-
公开(公告)号：CN116127631A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211650002.6
申请日：2022-12-21
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及轨道精调技术领域，具体地说，涉及一种数据物理融合下的高速铁路轨道多目标精调方法，其包括以下步骤：1)确定多目标优化模型的目标函数；2)建立模型约束化邻枕物理耦合关系；3)添加常规约束条件；4)轨道状态最优解确定；5)迭代优化过程。本发明能够解决轨道精调方案制定过程耗时费力，以及理论调整方案与实际调整效果存在差异问题，有效的保证复杂约束条件下轨道不平顺状态的优化和调整量最优，大幅降低工务人员养护维修的工作量。
-
公开(公告)号：CN115758289B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310036678.4
申请日：2023-01-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/25 , G10L25/30 , G10L25/51 , B61K9/08 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/27 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08 , G01H17/00 , G01P15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习神经网络的钢轨波磨识别方法，包括如下步骤：数据采集；数据类别划分和预处理：通过线性插值的方法将车载数据和实际的钢轨波磨数据一一对应，并进一步划分为训练数据集和测试数据集；计算1/3倍频程的振动‑噪声频谱并作为模型的输入；训练多任务学习钢轨波磨检测神经网络模型；将测试集数据输入到训练好的模型中，输出波磨识别结果。本发明方法能够实现多任务检测，即同时识别钢轨波磨的波长和波深信息，从而判断钢轨波磨的类别和严重程度，帮助铁路运维人员制定更有针对性的养护维修措施，本发明方法具有更高的检测效率和便携性，降低了检测人力物力成本。
-
公开(公告)号：CN115758061A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202310036679.9
申请日：2023-01-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明涉及铁路轨道精密工程测量技术领域，涉及一种基于邻枕耦合解析计算的轨道不平顺精调方法，其包括以下步骤：1）、确定邻枕关系解析计算公式：2）、实例化解析计算公式中各项参数，确定个性化约束条件；3）、确定调整阈值；4）、确定各位置调整量，控制到阈值范围内；5）、按调整量计算精调后的轨道高低不平顺，找出不能满足要求的轨枕，对这些轨枕或与其相邻的轨枕处的计算调整量进行适当改变；6）、迭代计算，直到所有轨枕处的不平顺都满足要求。本发明提高了精调效率，节省工作量。
-
公开(公告)号：CN112100929B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011238831.4
申请日：2020-11-09
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及轨道动态精调技术领域，涉及一种基于粒子群算法的轨道动态精调方法，包括以下步骤：一、导入不平顺值、轨枕编号及里程坐标；二、计算出水平、轨距、三角坑对应的不平顺值；三、对不平顺值进行插值处理，得到各编号轨枕位置处的不平顺指标；四、设置需要调整的扣件个数N，并将该区段内左右高低、左右轨向绝对值前N大的坐标位置作为待调整扣件；由不平顺值的符号，得到调整量符号；五、得到最大调整单位量U；六、得到初始化调整量；七、利用粒子群算法迭代求解，得到全局最优值。本发明能较佳地实现轨道动态精调。
-
公开(公告)号：CN118886314B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410922996.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/13 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及铁路及轨道交通技术领域，具体地说，涉及一种基于神经元的大机捣固与轨道精调组合优化方法，包括以下步骤：步骤一、针对轨道台账数据，选择平顺性指标约束幅值；步骤二、设置大机捣固与轨道精调的调整量约束幅值；步骤三、建立轨道几何调整约束模型；步骤四、建立神经元求解器NNS共享层部分；步骤五、构建基于约束模型的损失函数；步骤六、对神经网络求梯度，实现模型求解，得到每个轨枕处捣固、精调的调整量优化结果；步骤七、运用动态规划法，将调整量分配到大机捣固与精调对应的调整量中。本发明能较佳地优化轨道不平顺。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118862263B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411317716.4
申请日：2024-09-20
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06F18/2415 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及铁路轨道平顺性维护技术领域，提供一种融合动力学评估的高速铁路轨道不平顺区间精调方法，包括：1）建立基于深度贝叶斯网络的潜在轨道几何特征提取架构；2）建立基于车‑轨耦合动力学方程的代理模型力学模块表达；3）建立基于傅里叶神经网络的车‑轨耦合动力学代理模型；4）建立基于轨道不平顺‑车体响应参数密集尺度约束算法的车体响应损失主动控制函数；5）设计嵌入调整成本和轨道平顺性质量优化目标的损失函数；6）嵌入弦测、调整边界、单元调整量等多重轨道参数约束函数；7）特定约束下的轨道精调方案设计与选择；8）基于蒙特卡洛的轨道不平顺区间精调方案输出。本发明能较佳地实现高速铁路轨道不平顺区间精调。
-
公开(公告)号：CN119047300A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411042068.6
申请日：2024-07-31
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/13 , G06F17/18 , G06Q50/26 , G06Q50/40 , G06N3/06 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及铁路轨道技术领域，具体地说，涉及一种嵌入物理神经网络驱动的高速铁路轨道多目标精调方法，其包括以下步骤：1)依据轨道不平顺指标确定初始输入数据维度和长度；2)建立潜在特征表达层，对输入向量进行多层非线性低秩变换和特征激活；3)嵌入多重轨道参数约束层，按管理值进行硬约束；4)设计嵌入轨道特征和弦测公式的加权损失函数；5)自适应迭代优化和方案选择输出。本发明能较佳地进行高速铁路轨道多目标精调。
-
公开(公告)号：CN117557256B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410047396.9
申请日：2024-01-12
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及铁路轨道平顺性维护技术领域，提供一种高速铁路轨道平顺性多任务协调维护方法，其包括以下步骤：1）初始化轨道状态；2）定义自然恶化、大机捣固和轨道精调动作的状态转移概率矩阵；3）初始化轨道维护环境参数；4）初始化贝叶斯深度强化学习代理参数；5）维护环境与模型代理迭代交互和时间步求解。本发明能较佳地进行高速铁路轨道平顺性多任务协调维护。
-
公开(公告)号：CN117557256A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410047396.9
申请日：2024-01-12
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及铁路轨道平顺性维护技术领域，提供一种高速铁路轨道平顺性多任务协调维护方法，其包括以下步骤：1）初始化轨道状态；2）定义自然恶化、大机捣固和轨道精调动作的状态转移概率矩阵；3）初始化轨道维护环境参数；4）初始化贝叶斯深度强化学习代理参数；5）维护环境与模型代理迭代交互和时间步求解。本发明能较佳地进行高速铁路轨道平顺性多任务协调维护。
-
公开(公告)号：CN118862263A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411317716.4
申请日：2024-09-20
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06F18/2415 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及铁路轨道平顺性维护技术领域，提供一种融合动力学评估的高速铁路轨道不平顺区间精调方法，包括：1）建立基于深度贝叶斯网络的潜在轨道几何特征提取架构；2）建立基于车‑轨耦合动力学方程的代理模型力学模块表达；3）建立基于傅里叶神经网络的车‑轨耦合动力学代理模型；4）建立基于轨道不平顺‑车体响应参数密集尺度约束算法的车体响应损失主动控制函数；5）设计嵌入调整成本和轨道平顺性质量优化目标的损失函数；6）嵌入弦测、调整边界、单元调整量等多重轨道参数约束函数；7）特定约束下的轨道精调方案设计与选择；8）基于蒙特卡洛的轨道不平顺区间精调方案输出。本发明能较佳地实现高速铁路轨道不平顺区间精调。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
30
records
(took 0.022 seconds)
