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公开(公告)号：CN118277788A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410387093.1
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/088 , G01M17/10
Abstract: 本发明提供一种基于无监督学习的车轮不圆故障诊断方法及系统，属于机器视觉图像处理技术领域，获取待检测的列车车轮特征信号；利用预先训练好的检测模型对获取的待检测的列车车轮特征信号进行处理，得到车轮圆顺状态结果。本发明对采集到的特征信号，构建基于无监督学习的地铁车轮多边形检测方法，并将其部署到可以处理计算机程序的计算机设备上，使用基于轨旁响应的地铁车轮多边形监测装置采集到的特诊信号数据输入到所述计算机设备中得到车轮圆顺状态；实现同时对车轮多边形位置、阶次和幅值的精确识别，而且可以布置在不同轨道结构类型，不同轨道线路形式，不影响城市轨道交通日常运行，具有高效、准确、节省运营成本等优点。
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公开(公告)号：CN119167690A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411198020.4
申请日：2024-08-29
Applicant: 北京交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所
IPC: G06F30/23 , G06F30/13 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种轨道结构长期服役状态评估的多源异构数据反馈映射的数字孪生方法。该方法包括：通过在轨道结构和衬砌中埋设光纤光栅传感器及应力应变传感器等获取数据，采用有限元软件和多体动力学软件进行基础变形作用下的无砟轨道损伤情况仿真和车辆动力学响应分析，形成仿真计算结果库，建立现场长区段无砟轨道及衬砌等结构三维虚拟模型，采用反馈耦合映射修正方法将仿真结果库和三维模型分别进行结果对应和结果修正，将不同仿真计算结果和实测数据之间进行耦合反馈映射验证，以实现对基础大变形影响下轨道结构受力特征的准确反映和实时可视化呈现，同时对轨道结构受力状态的变化进行实时预测和合理评估。
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公开(公告)号：CN117133304A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310895046.3
申请日：2023-07-20
Applicant: 北京交通大学
IPC: G10L21/0224 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/23213 , G10L25/30 , G10L25/51
Abstract: 本发明提供了一种对铁路设施进行故障检测的方法。该方法包括：获取列车运行过程中轮轨噪声实测信号，根据轮轨噪声信号获取轮轨噪声的时域信息；将获取的轮轨噪声时域信息按预设比例分为有标签轮轨噪声数据集和无标签轮轨噪声数据集；构建铁路设施故障检测模型，利用有标签轮轨噪声数据集和无标签轮轨噪声数据集对铁路设施故障检测模型进行训练，得到训练好的铁路设施故障检测模型；将待检测的轮轨噪声信号输入到训练好的铁路设施故障检测模型中进行检测，获取所述待检测的轮轨噪声信号对应的故障类型与位置。本发明可以实现利用一个声学模型同时对多种铁路设施故障进行检测，从而提高检测效率、降低检测成本，保障铁路安全、稳定、高效的运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119647179A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411713852.5
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的有砟轨道道床含沙状态预测方法，包括：建立风沙道床的离散元仿真模型并分析获得风沙道床在不同位置和深度区域的刚度参数；基于刚度参数，建立车辆‑沙化有砟轨道耦合有限元仿真模型并分析获得不同含沙状态下轨枕的振动加速度；将振动加速度作为训练数据并输入至构建的含沙状态预测模型，以对含沙状态预测模型训练，获得训练好的含沙状态预测模型，并利用训练好的含沙状态预测模型进行含沙状态预测，含沙状态预测模型是基于卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习模型。本发明能够对道床含沙状态进行高精度预测。对于指导线路养护维修作业和保障列车平稳运营具有重要参考价值。
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公开(公告)号：CN119048959A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411159443.5
申请日：2024-08-22
Applicant: 北京交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于监督学习的基础变形对无砟轨道影响三元诊断方法，属于基于机器学习的无砟轨道基础变形监测诊断技术领域，获取待识别的无砟轨道运动姿态视频数据；将待识别的无砟轨道运动姿态视频数据输入训练好的基础变形对无砟轨道影响的三元诊断模型中进行处理，获取识别基础变形对无砟轨道影响结果并进行预警。本发明通过拍摄行车条件下的轨道运动姿态运动姿态视频，并从运动姿态视频中提取钢轨、无砟轨道板的关键位置建立posture函数与oscillate函数，从而获取轨道结构的服役状态与振动规律，通过与正常区段无砟轨道结构在行车条件下的轨道运动姿态运动姿态视频及函数对比，诊断轨道结构的服役状态，并将部分经典诊断结果置入训练集以便后续的诊断。
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公开(公告)号：CN118278276A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410387829.5
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/20 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种大型捣固稳定车作业效果预测方法及系统，属于铁路有砟轨道道床力学状态预测技术领域，本发明在动力稳定装置‑有砟轨道耦合模型中输入轨道表面状态特征及道床质量状态，获得轨枕垂横向振动仿真信号，结合现场数据和仿真数据，利用卷积神经网络和长短时记忆神经网络的混合驱动数字孪生方法，实现实测振动信号与仿真模型的深度融合，以现场获取的稳定装置及轨枕振动信号为训练数据集，构建基于稳定装置振动特征的轨枕振动状态预测模型，实现不同线路条件及稳定作业参数条件下轨枕振动特征的准确还原。融合实测信号和仿真信号特征，构建大型捣固稳定车作业效果预测多层数字孪生模型，实现大机作业前后道床状态的快速检测、评估及预测。
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公开(公告)号：CN116988339A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310985211.4
申请日：2023-08-07
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种适用于极端气候特殊地质条件的韧性复合有砟轨道结构，属于铁路新型轨道结构技术领域，该结构主要由钢轨本体、扣件系统本体、韧性复合单元、碎石道砟本体组成，其中韧性复合单元是由第一轨枕块、第二轨枕块、第一聚合块、第二聚合块、第一加强螺纹管、第二加强螺纹管构成。该新型结构具有现场或工厂制造，现场装配式施工，大变形区段单元化智能养修的特点，兼具离散体和连续体的优点，有很强的整体性、弹性和可维修性，可解决高速行车条件下道砟飞溅、高频冲击荷载作用下的传统散体道床的劣化和累积塑性变形大、极端气候和特殊地质区段线路维护困难等关键问题；可为极端气候和特殊地质区段铁路线路的建造与运维提供关键技术支撑。
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公开(公告)号：CN117875146A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410075976.9
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/28 , G06F30/13 , G06T17/00 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种高速有砟铁路冰雪飞溅过程的建模分析计算装置。包括有砟道床离散元模块采用离散单元法构建有砟道床离散元仿真模型，模拟冰块与道砟颗粒之间的碰撞；轨道动力仿真模块采用多体动力学构建轨道动力仿真模型，模拟轨枕承受和传递的轨道动力荷载；高速列车‑有砟轨道流场分析模块采用流体力学构建立轨枕、钢轨、列车三维几何仿真模型，利用轨枕、钢轨、列车三维几何仿真模型基于滑移网格分析方法，模拟列车与轨道结构相互运动条件下产生的流场，完成高速列车‑有砟轨道冰雪飞溅耦合分析计算过程。本发明可还原有砟道床的散粒体特性，轨枕的连续介质特性以及高速列车‑有砟轨道气动环境的流场特性，为研究冰雪飞溅问题提供了理论参考。
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