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1案例分析
利用計算機(jī)編程語言編程實現(xiàn)了本文提出的預(yù)測模型,并采集了從京九線上行K427+150~K482+750區(qū)段共19次的軌檢車波形數(shù)據(jù)(此期間該段線路未受到過大型養(yǎng)路機(jī)械作業(yè)等干擾)。經(jīng)過里程校正、指標(biāo)計算等一系列數(shù)據(jù)預(yù)處理過程后,模型實現(xiàn)了對該段線路2224個25m單元區(qū)段不平順狀態(tài)的連續(xù)預(yù)測,這里分別給出了K450+200單元軌道區(qū)段以及從較長線路區(qū)段高低不平順的預(yù)測結(jié)果,利用上述結(jié)果驗證了模型的有效性。
2單元軌道區(qū)段預(yù)測
當(dāng)實施第5次檢測后,節(jié)中所述,程序用第5次檢測狀態(tài)(0)5x(t)替換最早一次檢測狀態(tài)(0)1x(t)生成新的狀態(tài)序列,重新建立預(yù)測模型;通過序列,模型可以實現(xiàn)對該單元區(qū)段高低不平順的連續(xù)預(yù)測。給出了日期ti高低不平順的檢測值(0)()ixt和預(yù)測值(0)()ixt(其中,i>4)以及對應(yīng)的殘差e(0)(ti)和相對誤差r(ti)。中數(shù)據(jù)統(tǒng)計得到:左高低不平順指標(biāo)15次預(yù)測的平均絕對誤差為0.033mm,平均相對誤差為1.56%;右高低不平順指標(biāo)15次預(yù)測的平均絕對誤差為0.044mm,平均相對誤差為2.33%。所示為該區(qū)段左、右高低不平順指標(biāo)實際檢測值與預(yù)測值的對比??梢钥闯觯簭?0090813—20100604該單元區(qū)段左、右高低不平順的變化都是非線性的。(a)中,左高低劣化過程較為平緩,預(yù)測值與測量值變化的折線圖十分相近,預(yù)測精度非常理想;右高低在距離第1次檢測350d前后指標(biāo)值有明顯下降,造成預(yù)測精度與左高低相比偏低,但用本文的預(yù)測模型仍然能夠較為準(zhǔn)確的逼近其變化過程。綜合左、右高低不平順指標(biāo)的預(yù)測結(jié)果,該單元區(qū)段15次預(yù)測的平均絕對誤差為0.039mm,平均相對誤差為1.95%。較長線路區(qū)段預(yù)測為進(jìn)一步對模型進(jìn)行驗證,程序計算了京九線上行K450+000到K450+600這600m線路所包含的24個25m單元區(qū)段9次檢測的實際狀態(tài)序列和預(yù)測狀態(tài)序列。所示分別為這600m線路左、右高低從的9次檢測預(yù)測值與實際值之間的對比結(jié)果。由可以發(fā)現(xiàn):在線路左、右高低不平順連續(xù)預(yù)測狀態(tài)與軌檢車檢測得到的狀態(tài)非常接近。這600m線路包含的24個單元區(qū)段9次高低不平順預(yù)測的平均絕對誤差為0.0467mm,平均相對誤差為3.62%。
3結(jié)論
為提高預(yù)測精度,對模型進(jìn)行了組合修正,京九線上行高低不平順的預(yù)測結(jié)果表明,模型具有較高的預(yù)測精度。為使模型能夠準(zhǔn)確反映1個維修周期內(nèi)軌道不平順的變化情況,當(dāng)大型養(yǎng)路機(jī)械作業(yè)后,需要積累若干次的檢測數(shù)據(jù)再進(jìn)行建模以保證預(yù)測精度??紤]到不同波長的軌道不平順對車體和軌道的動力學(xué)響應(yīng)不同,應(yīng)用本文模型分析和預(yù)測不平順波長的變化,從而為工務(wù)部門制定養(yǎng)護(hù)維修計劃提供全面的技術(shù)支持是下一步的研究重點。以較短單元區(qū)段為研究對象,利用軌檢車檢測數(shù)據(jù)對單元區(qū)段各項不平順指標(biāo)σi進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果可以用于把握軌道局部不平順劣化情況,準(zhǔn)確定位病害處所。模型適用于相鄰兩次維修之間的軌道局部不平順預(yù)測,根據(jù)最新檢測數(shù)據(jù)不斷更新模型預(yù)測序列,不僅減小了預(yù)測所需數(shù)據(jù)規(guī)模,而且降低了舊有信息的干擾,能夠更好反映當(dāng)前劣化特征。
作者:朱方容單位:西北鐵路總局