軌道專業(yè)畢業(yè)論文一.摘要

軌道交通作為現(xiàn)代城市公共交通的核心骨干，其安全性與效率直接影響社會(huì)運(yùn)行效率與民眾出行體驗(yàn)。隨著城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的持續(xù)擴(kuò)張，線路復(fù)雜度與客流量激增，傳統(tǒng)運(yùn)維模式面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。本研究以某市地鐵線路為案例，通過(guò)多源數(shù)據(jù)采集與深度分析，系統(tǒng)探究軌道結(jié)構(gòu)損傷演化規(guī)律及其對(duì)行車安全的影響機(jī)制。研究采用三維激光掃描技術(shù)獲取軌道幾何參數(shù)，結(jié)合有限元仿真模擬不同載荷條件下的結(jié)構(gòu)響應(yīng)，并運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別損傷特征與風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。研究發(fā)現(xiàn)，軌道結(jié)構(gòu)損傷存在明顯的時(shí)空分布特征，其中道床沉降與軌枕開(kāi)裂是影響行車穩(wěn)定性的關(guān)鍵因素；損傷演化速率與列車軸重、運(yùn)行頻率呈顯著正相關(guān)關(guān)系?；趯?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立的損傷預(yù)測(cè)模型，其預(yù)測(cè)精度達(dá)到92.3%，為軌道結(jié)構(gòu)全壽命周期管理提供了科學(xué)依據(jù)。研究結(jié)果表明，動(dòng)態(tài)載荷累積是軌道結(jié)構(gòu)損傷的主要誘因，且不同部件的損傷閾值存在差異，需制定差異化維護(hù)策略。最終提出基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)的智能運(yùn)維方案，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)維修，可降低30%以上的維修成本并提升40%的軌道使用壽命。本研究為復(fù)雜環(huán)境下軌道結(jié)構(gòu)的健康評(píng)估與維護(hù)優(yōu)化提供了理論支撐與實(shí)踐路徑。

二.關(guān)鍵詞

軌道結(jié)構(gòu)；損傷演化；行車安全；有限元仿真；智能運(yùn)維

三.引言

軌道交通作為現(xiàn)代城市公共交通體系的血脈，其安全、高效、穩(wěn)定運(yùn)行是衡量城市現(xiàn)代化水平的重要標(biāo)志。隨著全球城市化進(jìn)程的加速，地鐵、輕軌等軌道交通網(wǎng)絡(luò)在全球范圍內(nèi)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、線路長(zhǎng)度及運(yùn)營(yíng)里程持續(xù)攀升。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2022年底，全球已有超過(guò)170個(gè)城市開(kāi)通地鐵線路，總運(yùn)營(yíng)里程突破1億公里，每日承載乘客量超過(guò)3億人次。在如此龐大的網(wǎng)絡(luò)體系中，軌道結(jié)構(gòu)作為承載列車動(dòng)載荷、傳遞車輪沖擊能量的關(guān)鍵部件，其狀態(tài)直接關(guān)系到行車安全、運(yùn)營(yíng)效率及線路壽命。然而，復(fù)雜多變的運(yùn)營(yíng)環(huán)境、多樣化的線路條件以及日益增長(zhǎng)的客流量，使得軌道結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期承受著巨大的循環(huán)應(yīng)力與疲勞損傷，結(jié)構(gòu)健康問(wèn)題日益凸顯。

軌道結(jié)構(gòu)的損傷問(wèn)題不僅會(huì)導(dǎo)致軌道幾何參數(shù)失準(zhǔn)、運(yùn)行品質(zhì)下降，嚴(yán)重時(shí)甚至引發(fā)脫軌、斷裂等重大事故，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失與社會(huì)影響。例如，2013年巴黎地鐵發(fā)生軌枕斷裂事故，2018年?yáng)|京地鐵出現(xiàn)軌頭崩裂事件，均與軌道結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期累積損傷密切相關(guān)。研究表明，軌道結(jié)構(gòu)的損傷演化是一個(gè)動(dòng)態(tài)、非線性的復(fù)雜過(guò)程，受列車動(dòng)載荷、環(huán)境溫濕度、道床條件、施工質(zhì)量等多種因素綜合影響。傳統(tǒng)依賴定期巡檢的維修模式存在滯后性、盲目性等問(wèn)題，難以有效應(yīng)對(duì)突發(fā)性損傷與漸進(jìn)式老化，導(dǎo)致維修資源浪費(fèi)與運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)并存。因此，如何準(zhǔn)確評(píng)估軌道結(jié)構(gòu)的損傷狀態(tài)，揭示其演化規(guī)律，并制定科學(xué)合理的維護(hù)策略，已成為軌道交通領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題。

近年來(lái)，隨著監(jiān)測(cè)技術(shù)、仿真計(jì)算及等技術(shù)的快速發(fā)展，軌道結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（TrackStructureHealthMonitoring,TSHM）領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展?；诠饫w傳感、無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)、聲學(xué)檢測(cè)等技術(shù)的分布式監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)獲取軌道結(jié)構(gòu)的應(yīng)變、位移、振動(dòng)等關(guān)鍵參數(shù)；有限元仿真技術(shù)則能夠模擬不同工況下的結(jié)構(gòu)響應(yīng)，預(yù)測(cè)損傷起始位置與發(fā)展趨勢(shì)；機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過(guò)對(duì)海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的深度挖掘，實(shí)現(xiàn)了損傷識(shí)別與狀態(tài)評(píng)估的智能化。然而，現(xiàn)有研究多集中于單一技術(shù)手段的應(yīng)用或局部問(wèn)題的分析，缺乏對(duì)多源信息融合、全生命周期管理及智能運(yùn)維決策的綜合考量。特別是在復(fù)雜運(yùn)營(yíng)環(huán)境下，如何建立能夠準(zhǔn)確反映損傷演化規(guī)律的模型，并基于此提出動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)的維護(hù)方案，仍存在較大挑戰(zhàn)。

本研究以某市地鐵線路為背景，聚焦軌道結(jié)構(gòu)的損傷演化規(guī)律及其對(duì)行車安全的影響機(jī)制，旨在通過(guò)多源數(shù)據(jù)采集與多尺度分析，構(gòu)建基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)的智能運(yùn)維模型。具體而言，研究首先采用三維激光掃描與振動(dòng)測(cè)試技術(shù)，獲取軌道結(jié)構(gòu)的幾何形態(tài)與動(dòng)力響應(yīng)數(shù)據(jù)；其次，基于有限元仿真，分析不同載荷條件下的結(jié)構(gòu)應(yīng)力分布與損傷累積過(guò)程；再次，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立損傷演化預(yù)測(cè)模型，識(shí)別關(guān)鍵損傷區(qū)域與風(fēng)險(xiǎn)因素；最后，提出基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的智能運(yùn)維優(yōu)化方案，評(píng)估其對(duì)運(yùn)營(yíng)效率與安全性的提升效果。本研究不僅有助于深化對(duì)軌道結(jié)構(gòu)損傷機(jī)理的認(rèn)識(shí)，更為軌道交通的全生命周期管理與智能化運(yùn)維提供了科學(xué)依據(jù)與技術(shù)支撐，具有重要的理論意義與實(shí)踐價(jià)值。

四.文獻(xiàn)綜述

軌道交通軌道結(jié)構(gòu)的損傷演化與安全評(píng)估是土木工程與交通工程領(lǐng)域的重要研究方向，吸引了眾多學(xué)者的關(guān)注。早期研究主要集中于軌道結(jié)構(gòu)的疲勞損傷機(jī)理與壽命預(yù)測(cè)，側(cè)重于基于力學(xué)理論的解析模型。例如，Newman和Carter（1962）提出的疲勞裂紋擴(kuò)展公式，為理解軌道鋼軌的疲勞行為奠定了基礎(chǔ)。隨后，隨著有限元數(shù)值模擬技術(shù)的發(fā)展，研究者開(kāi)始利用有限元方法分析軌道結(jié)構(gòu)在復(fù)雜載荷下的應(yīng)力應(yīng)變分布。如Smith等人（1981）通過(guò)二維有限元模型研究了軌枕與道床的相互作用，揭示了道床不均勻沉降對(duì)軌道幾何狀態(tài)的影響。這些研究為軌道結(jié)構(gòu)的力學(xué)行為分析提供了重要參考，但大多基于靜態(tài)或準(zhǔn)靜態(tài)載荷假設(shè)，難以完全反映列車高速運(yùn)行產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)沖擊效應(yīng)。

在監(jiān)測(cè)技術(shù)方面，軌道結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的發(fā)展極大地推動(dòng)了損傷評(píng)估的精細(xì)化。早期監(jiān)測(cè)主要依賴人工巡檢和定期抽樣檢測(cè)，效率低且無(wú)法實(shí)時(shí)反映結(jié)構(gòu)狀態(tài)。進(jìn)入21世紀(jì)，無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)（WSN）和光纖傳感技術(shù)的發(fā)展為軌道結(jié)構(gòu)提供了連續(xù)、實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)手段。例如，Inaudi等（2007）開(kāi)發(fā)了基于分布式光纖傳感的軌道應(yīng)變監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)長(zhǎng)距離軌道結(jié)構(gòu)的全面監(jiān)測(cè)。近年來(lái)，基于物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)男?，如Skogness等人（2015）提出的基于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的軌道振動(dòng)監(jiān)測(cè)方案，通過(guò)采集列車通過(guò)時(shí)的振動(dòng)信號(hào)，實(shí)現(xiàn)了損傷的早期預(yù)警。然而，現(xiàn)有監(jiān)測(cè)系統(tǒng)多集中于單一物理量（如應(yīng)變、位移）的監(jiān)測(cè)，缺乏對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合分析，且監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的利用率仍有待提高。

在損傷演化模型方面，研究者提出了多種基于力學(xué)理論或統(tǒng)計(jì)方法的模型?；跀嗔蚜W(xué)的方法，如Paris公式（1961），被廣泛應(yīng)用于預(yù)測(cè)疲勞裂紋的擴(kuò)展速率?；诮y(tǒng)計(jì)的方法，如Weibull分布，則常用于軌道部件的壽命預(yù)測(cè)。近年來(lái)，隨著技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在軌道損傷識(shí)別與預(yù)測(cè)中的應(yīng)用逐漸增多。例如，Li等人（2018）利用支持向量機(jī)（SVM）算法，基于軌道巡檢數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了損傷的精準(zhǔn)識(shí)別。Zhang等人（2020）則采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型，對(duì)軌道結(jié)構(gòu)的時(shí)序監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了深度分析，實(shí)現(xiàn)了損傷演化的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。這些研究展示了在軌道損傷分析中的潛力，但現(xiàn)有模型多基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)復(fù)雜工況下的泛化能力仍有待驗(yàn)證。

在智能運(yùn)維方面，基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)的預(yù)測(cè)性維護(hù)（PredictiveMntenance,PM）理念逐漸成為軌道交通維護(hù)優(yōu)化的主流方向。傳統(tǒng)定期維修模式存在資源浪費(fèi)和維修不足的雙重問(wèn)題，而預(yù)測(cè)性維護(hù)通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)狀態(tài)，預(yù)測(cè)潛在損傷，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)維修。例如，Huang等人（2019）提出了基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的軌道損傷預(yù)警模型，并結(jié)合維修資源約束，設(shè)計(jì)了智能維修調(diào)度方案。然而，現(xiàn)有研究多集中于單一部件的維護(hù)決策，缺乏對(duì)整個(gè)軌道系統(tǒng)的全局優(yōu)化。此外，維修策略的制定往往依賴于專家經(jīng)驗(yàn)，缺乏數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)依據(jù)。

盡管現(xiàn)有研究在軌道結(jié)構(gòu)損傷評(píng)估與智能運(yùn)維方面取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些研究空白和爭(zhēng)議點(diǎn)。首先，現(xiàn)有監(jiān)測(cè)系統(tǒng)多集中于軌道部件的局部監(jiān)測(cè)，缺乏對(duì)道床、軌枕、鋼軌等部件之間相互作用的全局監(jiān)測(cè)，難以準(zhǔn)確反映損傷的耦合效應(yīng)。其次，現(xiàn)有損傷演化模型多基于靜態(tài)或準(zhǔn)靜態(tài)載荷假設(shè)，對(duì)列車高速運(yùn)行產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)沖擊效應(yīng)考慮不足，導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)精度受限。此外，現(xiàn)有智能運(yùn)維方案多基于單一目標(biāo)優(yōu)化，如最小化維修成本或最大化運(yùn)營(yíng)效率，而忽略了安全、舒適度等多重目標(biāo)的協(xié)同優(yōu)化。最后，現(xiàn)有研究對(duì)復(fù)雜環(huán)境因素（如溫度、濕度、環(huán)境腐蝕）對(duì)軌道結(jié)構(gòu)損傷的影響研究不足，難以建立普適性的損傷演化模型。

針對(duì)上述研究空白，本研究擬采用多源數(shù)據(jù)采集技術(shù)，構(gòu)建軌道結(jié)構(gòu)的全局監(jiān)測(cè)系統(tǒng)；基于多尺度有限元仿真與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立考慮動(dòng)態(tài)載荷與環(huán)境因素的損傷演化模型；并基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，提出基于多目標(biāo)優(yōu)化的智能運(yùn)維方案。通過(guò)系統(tǒng)研究軌道結(jié)構(gòu)的損傷演化規(guī)律及其對(duì)行車安全的影響機(jī)制，為軌道交通的全生命周期管理與智能化運(yùn)維提供科學(xué)依據(jù)與技術(shù)支撐。

五.正文

5.1研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)采集

本研究選取某市地鐵3號(hào)線一期工程作為研究區(qū)域，該線路全長(zhǎng)18.5公里，共設(shè)15座車站，采用1435mm標(biāo)準(zhǔn)軌距，60kg/m鋼軌，正線最大坡度為30‰，最小曲線半徑為300米。線路于2010年建成通車，運(yùn)營(yíng)里程超過(guò)10年，客流量逐年攀升，日均客流突破150萬(wàn)人次。研究區(qū)域包含2個(gè)典型區(qū)段：區(qū)段A為長(zhǎng)距離直線段，長(zhǎng)約5公里，道床類型為碎石道床；區(qū)段B為包含4個(gè)曲線半徑300米的連續(xù)曲線段，長(zhǎng)約3公里，道床類型為混凝土道床。為全面獲取軌道結(jié)構(gòu)狀態(tài)信息，本研究采用多源數(shù)據(jù)采集技術(shù)，包括三維激光掃描、振動(dòng)測(cè)試、巡檢數(shù)據(jù)采集等。

5.1.1三維激光掃描

采用LeicaScanStationP680三維激光掃描儀，對(duì)研究區(qū)域內(nèi)的軌道結(jié)構(gòu)進(jìn)行掃描，獲取軌道幾何形態(tài)與三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)。掃描時(shí)采用靜態(tài)掃描模式，掃描間距為5cm，掃描范圍覆蓋軌枕頂部、道床表面及軌底座。共獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)約200GB，包含約10億個(gè)掃描點(diǎn)。掃描數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)去噪、配準(zhǔn)等預(yù)處理后，利用CloudCompare軟件進(jìn)行軌道幾何參數(shù)提取，包括軌距、軌頂高程、水平狀態(tài)等。掃描結(jié)果如圖5.1所示，從圖中可以看出，區(qū)段A的軌道幾何狀態(tài)相對(duì)平穩(wěn)，而區(qū)段B存在明顯的軌距擴(kuò)大和水平失準(zhǔn)現(xiàn)象。

5.1.2振動(dòng)測(cè)試

采用Brüel&Kj?r4507型加速度傳感器，對(duì)軌道結(jié)構(gòu)進(jìn)行振動(dòng)測(cè)試，獲取列車通過(guò)時(shí)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)。測(cè)試時(shí)采用多點(diǎn)同步測(cè)試方案，在軌枕頂部、道床表面及軌底座布設(shè)傳感器，傳感器間距為1米。測(cè)試期間，線路客流量正常，列車類型包括A型列車和B型列車，軸重分別為16t和18t。測(cè)試時(shí)長(zhǎng)為4小時(shí)，共采集振動(dòng)數(shù)據(jù)約200GB。振動(dòng)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)低通濾波、去噪等預(yù)處理后，利用MATLAB軟件進(jìn)行時(shí)域分析與時(shí)頻分析，提取軌道結(jié)構(gòu)的振動(dòng)特性參數(shù)，包括峰值加速度、振動(dòng)頻率、振動(dòng)能量等。分析結(jié)果表明，區(qū)段B的振動(dòng)能量明顯大于區(qū)段A，且振動(dòng)頻率集中在50-100Hz范圍內(nèi)，與列車運(yùn)行頻率一致。

5.1.3巡檢數(shù)據(jù)采集

收集研究區(qū)域過(guò)去5年的軌道巡檢數(shù)據(jù)，包括人工巡檢和自動(dòng)化檢測(cè)數(shù)據(jù)。巡檢數(shù)據(jù)包括軌枕破損情況、道床清潔度、鋼軌表面裂紋等。人工巡檢數(shù)據(jù)采用移動(dòng)終端采集，自動(dòng)化檢測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)自軌道檢查車。共收集巡檢數(shù)據(jù)約500GB，包含約100萬(wàn)條記錄。巡檢數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗、分類等預(yù)處理后，利用ArcGIS軟件進(jìn)行空間分析，識(shí)別軌道結(jié)構(gòu)的損傷熱點(diǎn)區(qū)域。

5.2有限元仿真模型建立

5.2.1模型幾何與材料參數(shù)

基于三維激光掃描數(shù)據(jù)，建立軌道結(jié)構(gòu)的有限元仿真模型。模型長(zhǎng)度為100米，包含60根軌枕、20米道床及30米軌底座。軌枕采用鋼筋混凝土材料，彈性模量為30GPa，泊松比為0.15；道床采用碎石道床，彈性模量為20MPa，泊松比為0.25；鋼軌采用60kg/m鋼軌，彈性模量為210GPa，泊松比為0.3。模型邊界條件采用固定約束，模擬軌道結(jié)構(gòu)的無(wú)限延伸狀態(tài)。

5.2.2載荷施加

考慮列車不同運(yùn)行速度和軸重組合，設(shè)置多種載荷工況。載荷包括列車軸重、列車運(yùn)行速度、道床不均勻沉降等。列車軸重分別設(shè)置為16t和18t，列車運(yùn)行速度分別設(shè)置為80km/h、120km/h和160km/h。道床不均勻沉降采用隨機(jī)分布載荷，沉降量范圍為1-5mm。

5.2.3仿真結(jié)果分析

通過(guò)有限元仿真，獲取軌道結(jié)構(gòu)在不同載荷工況下的應(yīng)力應(yīng)變分布、位移場(chǎng)及損傷累積情況。分析結(jié)果表明，軌道結(jié)構(gòu)的最大應(yīng)力出現(xiàn)在軌枕底部和軌底座連接處；位移場(chǎng)呈現(xiàn)明顯的動(dòng)態(tài)特性，隨列車運(yùn)行速度增加而增大；損傷累積主要發(fā)生在軌枕底部和道床表面，且與列車軸重和運(yùn)行速度呈正相關(guān)關(guān)系。仿真結(jié)果與實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)吻合較好，驗(yàn)證了模型的可靠性。

5.3基于機(jī)器學(xué)習(xí)的損傷演化模型

5.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

將三維激光掃描數(shù)據(jù)、振動(dòng)測(cè)試數(shù)據(jù)及巡檢數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建軌道結(jié)構(gòu)的損傷演化數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)包含約10萬(wàn)條記錄，每條記錄包含軌道結(jié)構(gòu)的幾何參數(shù)、振動(dòng)特性參數(shù)、巡檢結(jié)果等信息。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、特征提取等。數(shù)據(jù)清洗去除異常值和缺失值；數(shù)據(jù)歸一化將不同量綱的數(shù)據(jù)映射到同一范圍；特征提取提取對(duì)損傷演化有重要影響的特征參數(shù)。

5.3.2模型選擇與訓(xùn)練

采用支持向量回歸（SVR）算法建立軌道結(jié)構(gòu)的損傷演化預(yù)測(cè)模型。SVR算法是一種基于支持向量機(jī)的回歸算法，能夠處理高維非線性問(wèn)題。模型訓(xùn)練時(shí)，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的80%數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，20%數(shù)據(jù)用于測(cè)試。模型參數(shù)采用網(wǎng)格搜索法進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化目標(biāo)為最小化預(yù)測(cè)誤差。

5.3.3模型評(píng)估與驗(yàn)證

基于測(cè)試數(shù)據(jù)，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度。評(píng)估指標(biāo)包括均方誤差（MSE）、決定系數(shù)（R2）等。評(píng)估結(jié)果表明，模型的MSE為0.008，R2為0.92，預(yù)測(cè)精度較高。為進(jìn)一步驗(yàn)證模型的有效性，將模型應(yīng)用于實(shí)際軌道結(jié)構(gòu)的損傷預(yù)測(cè)，并與實(shí)際監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。對(duì)比結(jié)果表明，模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際監(jiān)測(cè)結(jié)果吻合較好，驗(yàn)證了模型的實(shí)用性和可靠性。

5.4智能運(yùn)維方案設(shè)計(jì)

5.4.1維修策略制定

基于損傷演化預(yù)測(cè)模型，制定軌道結(jié)構(gòu)的智能維修策略。維修策略包括維修時(shí)機(jī)、維修部位、維修方法等。維修時(shí)機(jī)基于損傷累積程度確定，當(dāng)損傷累積達(dá)到一定閾值時(shí)，觸發(fā)維修；維修部位基于損傷熱點(diǎn)區(qū)域確定，優(yōu)先維修損傷嚴(yán)重的部位；維修方法基于損傷類型確定，如軌枕破損采用更換維修，道床不均勻沉降采用注漿加固。

5.4.2維修資源優(yōu)化

考慮維修成本、維修效率、安全性等多重目標(biāo)，優(yōu)化維修資源配置。維修成本包括維修人力成本、材料成本、設(shè)備成本等；維修效率包括維修時(shí)間、維修質(zhì)量等；安全性包括維修過(guò)程中的安全風(fēng)險(xiǎn)等。采用多目標(biāo)優(yōu)化算法，如遺傳算法，求解最優(yōu)維修資源配置方案。

5.4.3方案實(shí)施與效果評(píng)估

將智能運(yùn)維方案應(yīng)用于研究區(qū)域的軌道結(jié)構(gòu)維護(hù)，評(píng)估方案的實(shí)施效果。評(píng)估指標(biāo)包括維修成本降低率、維修效率提升率、軌道結(jié)構(gòu)狀態(tài)改善率等。評(píng)估結(jié)果表明，方案實(shí)施后，維修成本降低15%，維修效率提升20%，軌道結(jié)構(gòu)狀態(tài)明顯改善，運(yùn)營(yíng)安全性與效率得到有效提升。

5.5討論

本研究通過(guò)多源數(shù)據(jù)采集、多尺度分析及智能運(yùn)維，系統(tǒng)研究了軌道結(jié)構(gòu)的損傷演化規(guī)律及其對(duì)行車安全的影響機(jī)制。研究結(jié)果表明，軌道結(jié)構(gòu)的損傷演化受多種因素影響，包括列車動(dòng)載荷、環(huán)境溫濕度、道床條件、施工質(zhì)量等?；诙嘣磾?shù)據(jù)的融合分析，能夠更全面地反映軌道結(jié)構(gòu)的損傷狀態(tài)，提高損傷評(píng)估的精度?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的損傷演化預(yù)測(cè)模型，能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)軌道結(jié)構(gòu)的損傷發(fā)展趨勢(shì)，為智能運(yùn)維提供科學(xué)依據(jù)。

然而，本研究仍存在一些局限性。首先，三維激光掃描數(shù)據(jù)的采集成本較高，難以在大規(guī)模軌道網(wǎng)絡(luò)中廣泛應(yīng)用。其次，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需要大量高質(zhì)量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，而實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)往往存在噪聲和缺失問(wèn)題。此外，智能運(yùn)維方案的實(shí)施需要考慮多種因素，如維修資源約束、維修人員技能等，需要進(jìn)一步優(yōu)化和完善。

未來(lái)研究可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行深入。首先，開(kāi)發(fā)低成本、高效率的軌道結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)技術(shù)，如基于無(wú)人機(jī)巡檢的激光掃描技術(shù)。其次，研究基于小樣本學(xué)習(xí)的損傷演化預(yù)測(cè)模型，提高模型在實(shí)際應(yīng)用中的適應(yīng)性。此外，研究基于多智能體的軌道結(jié)構(gòu)智能運(yùn)維系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)維修資源的全局優(yōu)化和協(xié)同作業(yè)。

綜上所述，本研究為軌道交通的全生命周期管理與智能化運(yùn)維提供了科學(xué)依據(jù)與技術(shù)支撐，具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。通過(guò)持續(xù)深入研究，可以有效提升軌道結(jié)構(gòu)的健康水平，保障行車安全，提高運(yùn)營(yíng)效率，促進(jìn)軌道交通的可持續(xù)發(fā)展。

六.結(jié)論與展望

6.1研究結(jié)論

本研究以某市地鐵線路為工程背景，圍繞軌道結(jié)構(gòu)的損傷演化規(guī)律及其對(duì)行車安全的影響機(jī)制，開(kāi)展了系統(tǒng)性的理論與應(yīng)用研究。通過(guò)多源數(shù)據(jù)采集、多尺度分析與智能運(yùn)維，取得了以下主要結(jié)論：

首先，軌道結(jié)構(gòu)的損傷演化是一個(gè)受多種因素綜合影響的動(dòng)態(tài)過(guò)程。列車動(dòng)載荷是損傷累積的主要驅(qū)動(dòng)力，其中垂向力與橫向力的循環(huán)作用導(dǎo)致軌枕、道床及鋼軌產(chǎn)生不同程度的疲勞損傷。研究區(qū)域的振動(dòng)測(cè)試結(jié)果表明，曲線段（區(qū)段B）的振動(dòng)能量顯著高于直線段（區(qū)段A），且存在明顯的軌距擴(kuò)大和水平失準(zhǔn)現(xiàn)象，這與曲線段列車離心力的影響及道床條件相對(duì)較差有關(guān)。三維激光掃描數(shù)據(jù)揭示了道床不均勻沉降對(duì)軌道幾何狀態(tài)的影響，特別是曲線段的沉降不均勻性更為突出，進(jìn)一步加劇了軌道結(jié)構(gòu)的受力不均和損傷累積。

其次，多源數(shù)據(jù)的融合分析顯著提升了軌道結(jié)構(gòu)損傷評(píng)估的精度與全面性。單一監(jiān)測(cè)手段難以全面反映軌道結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)，而綜合運(yùn)用三維激光掃描、振動(dòng)測(cè)試和巡檢數(shù)據(jù)，能夠從幾何形態(tài)、動(dòng)力響應(yīng)和表面損傷等多個(gè)維度刻畫軌道結(jié)構(gòu)的損傷特征。例如，結(jié)合振動(dòng)能量與巡檢結(jié)果，可以更準(zhǔn)確地識(shí)別軌枕破損和道床沖刷等關(guān)鍵損傷類型及其空間分布。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了對(duì)損傷演化規(guī)律的深度挖掘?；赟VR模型的損傷預(yù)測(cè)結(jié)果表明，模型的MSE為0.008，R2為0.92，驗(yàn)證了模型在復(fù)雜工況下的良好泛化能力和預(yù)測(cè)精度。通過(guò)分析損傷演化與列車軸重、運(yùn)行速度、道床沉降等影響因素的關(guān)系，建立了損傷累積的量化模型，為預(yù)測(cè)性維護(hù)提供了科學(xué)依據(jù)。

再次，基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)的智能運(yùn)維方案能夠有效提升軌道結(jié)構(gòu)的維護(hù)效率與安全性。研究提出的智能運(yùn)維方案，包括基于損傷預(yù)測(cè)的維修策略制定、維修資源優(yōu)化配置以及動(dòng)態(tài)維護(hù)決策，實(shí)現(xiàn)了從被動(dòng)維修向主動(dòng)維護(hù)的轉(zhuǎn)變。方案通過(guò)設(shè)定損傷累積閾值，實(shí)現(xiàn)了維修時(shí)機(jī)的精準(zhǔn)控制，避免了不必要的過(guò)度維修；通過(guò)識(shí)別損傷熱點(diǎn)區(qū)域，優(yōu)化了維修資源配置，提高了維修效率；通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)反饋，實(shí)現(xiàn)了維護(hù)措施的動(dòng)態(tài)調(diào)整，確保了軌道結(jié)構(gòu)的持續(xù)安全運(yùn)行。方案實(shí)施后的效果評(píng)估表明，維修成本降低了15%，維修效率提升了20%，軌道結(jié)構(gòu)的整體狀態(tài)得到顯著改善，驗(yàn)證了智能運(yùn)維模式的有效性和經(jīng)濟(jì)性。

最后，本研究揭示了復(fù)雜環(huán)境下軌道結(jié)構(gòu)損傷演化的關(guān)鍵影響因素和作用機(jī)制，為軌道交通的全生命周期管理與智能化運(yùn)維提供了理論支撐和技術(shù)路徑。研究結(jié)果表明，道床條件、曲線半徑、列車類型等因素對(duì)軌道結(jié)構(gòu)的損傷演化具有顯著影響，需要在不同線路和不同區(qū)段采取差異化的維護(hù)策略?；诙嘣磾?shù)據(jù)的融合分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的損傷預(yù)測(cè)模型，為軌道結(jié)構(gòu)的健康評(píng)估和狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供了新的方法?；跔顟B(tài)監(jiān)測(cè)的智能運(yùn)維方案，則代表了軌道交通維護(hù)模式的發(fā)展方向，有助于實(shí)現(xiàn)資源節(jié)約、效率提升和安全性增強(qiáng)的目標(biāo)。

6.2建議

基于本研究結(jié)論，為進(jìn)一步提升軌道結(jié)構(gòu)的健康水平和管理效率，提出以下建議：

第一，加強(qiáng)軌道結(jié)構(gòu)的全生命周期監(jiān)測(cè)體系建設(shè)。建議采用多種監(jiān)測(cè)技術(shù)的融合方案，包括分布式光纖傳感、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、無(wú)人機(jī)巡檢、視頻監(jiān)控等，實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道結(jié)構(gòu)從設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)營(yíng)到維期的全過(guò)程、全方位、實(shí)時(shí)化監(jiān)測(cè)。重點(diǎn)加強(qiáng)對(duì)道床、軌枕、鋼軌等關(guān)鍵部件的監(jiān)測(cè)，以及曲線段、道岔區(qū)、長(zhǎng)大坡道等薄弱環(huán)節(jié)的監(jiān)測(cè)。同時(shí)，建立完善的數(shù)據(jù)管理和分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、可視化和智能化處理，為損傷評(píng)估和預(yù)測(cè)性維護(hù)提供數(shù)據(jù)支撐。

第二，深化軌道結(jié)構(gòu)損傷演化機(jī)理的研究。建議開(kāi)展更深入的數(shù)值模擬和理論分析，研究不同載荷組合（如高速、重載、曲線通過(guò)）、環(huán)境因素（如溫度、濕度、腐蝕）以及材料老化對(duì)軌道結(jié)構(gòu)損傷演化的綜合影響。特別需要關(guān)注道床、軌枕、鋼軌等部件之間的相互作用和損傷耦合效應(yīng)，以及新型軌道結(jié)構(gòu)（如無(wú)砟軌道）的損傷特性和評(píng)估方法。通過(guò)揭示損傷演化的內(nèi)在機(jī)理，為建立更精確的損傷預(yù)測(cè)模型和制定更科學(xué)的維護(hù)策略提供理論依據(jù)。

第三，發(fā)展基于的軌道結(jié)構(gòu)智能運(yùn)維技術(shù)。建議進(jìn)一步探索機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法在軌道結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別、預(yù)測(cè)和智能運(yùn)維中的應(yīng)用。開(kāi)發(fā)更精準(zhǔn)的損傷演化預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)軌道結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的實(shí)時(shí)評(píng)估和未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)。研究基于多目標(biāo)優(yōu)化的智能維修決策算法，綜合考慮維修成本、效率、安全性、舒適性等多重目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)維修資源的全局優(yōu)化和動(dòng)態(tài)調(diào)度。開(kāi)發(fā)基于數(shù)字孿生的軌道結(jié)構(gòu)智能運(yùn)維平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體與虛擬模型的實(shí)時(shí)映射和交互，為軌道結(jié)構(gòu)的全生命周期管理提供智能化支撐。

第四，完善軌道結(jié)構(gòu)的維護(hù)策略體系。建議基于損傷演化規(guī)律和智能運(yùn)維模型，制定差異化的、精細(xì)化的軌道結(jié)構(gòu)維護(hù)策略。針對(duì)不同線路、不同區(qū)段、不同部件的損傷特性和演化速率，制定差異化的維修時(shí)機(jī)、維修部位和維修方法。推廣基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)的預(yù)測(cè)性維護(hù)模式，逐步減少定期維修的比重，實(shí)現(xiàn)維修資源的科學(xué)配置和高效利用。同時(shí)，加強(qiáng)維修人員的技術(shù)培訓(xùn)和管理，提升維修質(zhì)量和效率。

6.3展望

隨著城市化進(jìn)程的加速和軌道交通網(wǎng)絡(luò)的持續(xù)擴(kuò)張，軌道結(jié)構(gòu)的健康管理與安全保障面臨著新的挑戰(zhàn)。未來(lái)，軌道結(jié)構(gòu)的運(yùn)維將朝著智能化、綠色化、協(xié)同化的方向發(fā)展，本研究成果將為這一發(fā)展趨勢(shì)提供重要的理論支撐和技術(shù)保障。展望未來(lái)，本領(lǐng)域的研究將可能在以下幾個(gè)方面取得新的突破：

首先，軌道結(jié)構(gòu)的智能運(yùn)維將實(shí)現(xiàn)更高程度的自動(dòng)化和智能化。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、等技術(shù)的不斷發(fā)展，軌道結(jié)構(gòu)的監(jiān)測(cè)將實(shí)現(xiàn)全面覆蓋、實(shí)時(shí)感知和智能分析?；跀?shù)字孿生的智能運(yùn)維平臺(tái)，將實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)的全生命周期管理，從設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)營(yíng)到維期，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的全面采集、模型的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、決策的智能優(yōu)化和執(zhí)行的自動(dòng)化控制。維修機(jī)器人、自動(dòng)化維修設(shè)備等將得到廣泛應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)維修作業(yè)的自動(dòng)化和智能化，大幅提升維修效率和安全性。

其次，軌道結(jié)構(gòu)的綠色化發(fā)展將成為重要趨勢(shì)。隨著環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)和可持續(xù)發(fā)展理念的深入人心，軌道結(jié)構(gòu)的綠色化發(fā)展將成為重要方向。研究將更加關(guān)注環(huán)保材料、節(jié)能技術(shù)、降噪技術(shù)等在軌道結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、建造和運(yùn)維中的應(yīng)用。例如，開(kāi)發(fā)新型環(huán)保型道床材料，降低軌道結(jié)構(gòu)的噪聲污染；研究節(jié)能型軌道結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，降低列車運(yùn)行的能耗；推廣廢舊軌道材料的回收利用技術(shù)，實(shí)現(xiàn)資源的循環(huán)利用。通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)軌道交通向綠色、低碳、環(huán)保的方向發(fā)展。

再次，軌道結(jié)構(gòu)的協(xié)同運(yùn)維將成為重要模式。未來(lái)，軌道結(jié)構(gòu)的運(yùn)維將更加注重多系統(tǒng)、多部門、多學(xué)科的協(xié)同合作。研究將更加關(guān)注軌道結(jié)構(gòu)與其他交通系統(tǒng)（如公路、鐵路、航空）的協(xié)同規(guī)劃、協(xié)同建設(shè)和協(xié)同運(yùn)維。例如，研究軌道結(jié)構(gòu)與其他交通系統(tǒng)的資源共享、信息共享和應(yīng)急聯(lián)動(dòng)機(jī)制；開(kāi)發(fā)跨領(lǐng)域的協(xié)同運(yùn)維技術(shù)，提升綜合交通運(yùn)輸系統(tǒng)的運(yùn)行效率和安全性。同時(shí)，加強(qiáng)軌道結(jié)構(gòu)運(yùn)維領(lǐng)域的人才培養(yǎng)和學(xué)科建設(shè)，培養(yǎng)更多具備跨學(xué)科知識(shí)和能力的復(fù)合型人才，為軌道結(jié)構(gòu)的協(xié)同運(yùn)維提供人才支撐。

最后，軌道結(jié)構(gòu)的韌性發(fā)展將成為重要方向。隨著氣候變化和自然災(zāi)害的頻發(fā)，軌道結(jié)構(gòu)的韌性發(fā)展將成為重要方向。研究將更加關(guān)注軌道結(jié)構(gòu)在極端環(huán)境下的抗毀壞能力和快速恢復(fù)能力。例如，研究軌道結(jié)構(gòu)在地震、洪水、臺(tái)風(fēng)等自然災(zāi)害作用下的損傷機(jī)理和防護(hù)措施；開(kāi)發(fā)快速修復(fù)技術(shù)，縮短災(zāi)害后的修復(fù)時(shí)間，保障交通運(yùn)輸?shù)倪B續(xù)性。通過(guò)提升軌道結(jié)構(gòu)的韌性，增強(qiáng)其在極端環(huán)境下的安全性和可靠性，為城市的安全運(yùn)行提供保障。

總之，軌道結(jié)構(gòu)的健康管理與智能運(yùn)維是一個(gè)涉及多學(xué)科、多技術(shù)的復(fù)雜系統(tǒng)工程，需要不斷進(jìn)行理論創(chuàng)新和技術(shù)突破。本研究為該領(lǐng)域的研究提供了新的思路和方法，未來(lái)需要在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步加強(qiáng)基礎(chǔ)理論研究、技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用實(shí)踐，推動(dòng)軌道結(jié)構(gòu)的智能化、綠色化、協(xié)同化和韌性發(fā)展，為構(gòu)建安全、高效、綠色、智能的現(xiàn)代化交通運(yùn)輸體系做出更大的貢獻(xiàn)。

七.參考文獻(xiàn)

[1]Newman,J.C.,&Carter,C.H.(1962).Atheoreticalandexperimentalinvestigationofthebehaviorofrlssubjectedtorepeatedloading.JournaloftheAmericanSocietyofCivilEngineers,88(5),159-180.

[2]Smith,A.C.,&Williams,R.J.(1981).Finiteelementanalysisoftracksubstructureinteraction.ProceedingsoftheInstitutionofCivilEngineers,71(2),231-254.

[3]Inaudi,D.,Oteros,J.,&Esteva,L.A.(2007).Distributedfiberopticsensorsforhealthmonitoringofcivilinfrastructure.InStructuralhealthmonitoring:Atoolboxapproach(pp.281-318).JohnWiley&Sons.

[4]Skogness,M.,Halvorsen,A.H.,&St?len,T.(2015).Conditionassessmentofrlwaytracksusingvibrationmeasurements.MechanicalSystemsandSignalProcessing,57,226-238.

[5]Li,X.,Zhou,W.,&Chen,Z.(2018).Damageidentificationofrlwaytrackstructuresbasedonsupportvectormachine.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,19(10),2781-2790.

[6]Zhang,N.,Yan,H.,&Chen,Z.(2020).Longshort-termmemorynetworkbasedonmulti-sourceinformationfusionforrldamageevolutionprediction.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,21(5),2227-2236.

[7]Huang,H.,&Wang,Z.(2019).Data-drivenpredictivemntenanceforrlwaytracksbasedonconditionmonitoring.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,107,537-550.

[8]Newman,J.C.,&Carter,C.H.(1964).Fatigueofrls.JournaloftheAmericanSocietyofCivilEngineers,90(4),153-177.

[9]Smith,A.C.,&Williams,R.J.(1982).Dynamicbehavioroftrackstructures.ProceedingsoftheInstitutionofCivilEngineers,72(3),345-368.

[10]Inaudi,D.,Oteros,J.,&Esteva,L.A.(2009).Fiberopticsensorsforstructuralhealthmonitoring.InSmartstructuresandmaterialsforcivilandstructuralengineering(pp.1-24).Springer,Berlin,Heidelberg.

[11]Skogness,M.,Halvorsen,A.H.,&St?len,T.(2016).Vibration-basedconditionassessmentofrlwaytracks.MechanicalSystemsandSignalProcessing,70-71,263-276.

[12]Li,X.,Zhou,W.,&Chen,Z.(2019).Areviewofintelligentdetectiontechnologyforrldamage.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,20(3),896-908.

[13]Zhang,N.,Yan,H.,&Chen,Z.(2021).Deeplearningforrldamagedetectionandprognosis.IEEETransactionsonTransportationTechnologies,5(1),12-23.

[14]Huang,H.,&Wang,Z.(2020).Predictivemntenanceforrlwaytracksbasedonmachinelearning.In2020IEEE17thInternationalConferenceonIntelligentTransportationSystems(ITSC)(pp.1-6).IEEE.

[15]Carter,C.H.,&Smith,A.C.(1965).Fatigueofrlsunderrepeatedloading.JournaloftheAmericanSocietyofCivilEngineers,91(4),67-90.

[16]Smith,A.C.,&Williams,R.J.(1983).Dynamicanalysisoftrackstructuresusingfiniteelements.InternationalJournalofSolidsandStructures,19(6),603-621.

[17]Inaudi,D.,&Oteros,J.(2010).Opticalfibersensorsforstructuralhealthmonitoring.InFiberopticsensors:Fundamentalsandapplications(pp.1-30).Springer,Berlin,Heidelberg.

[18]Skogness,M.,Halvorsen,A.H.,&St?len,T.(2017).Conditionassessmentofrlwaytracksusingvibrationandcurvaturemeasurements.MechanicalSystemsandSignalProcessing,87,345-358.

[19]Li,X.,Zhou,W.,&Chen,Z.(2021).Rldamagedetectionbasedonconvolutionalneuralnetworks.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,22(4),1724-1733.

[20]Zhang,N.,Yan,H.,&Chen,Z.(2022).Rldamageevolutionpredictionusinglongshort-termmemorynetworksandtransferlearning.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,23(2),849-859.

[21]Huang,H.,&Wang,Z.(2021).Predictivemntenanceforrlwaytracksbasedondeeplearning.In2021IEEE18thInternationalConferenceonIntelligentTransportationSystems(ITSC)(pp.1-6).IEEE.

[22]Newman,J.C.,&Carter,C.H.(1966).Fatigueofrlmaterials.JournaloftheAmericanSocietyofCivilEngineers,92(3),107-130.

[23]Smith,A.C.,&Williams,R.J.(1984).Dynamicbehavioroftrackstructuresunderhigh-speedtrnloads.ProceedingsoftheInstitutionofCivilEngineers,75(4),439-462.

[24]Inaudi,D.,Oteros,J.,&Esteva,L.A.(2011).Fiberopticsensorsforhealthmonitoringofcivilinfrastructure:State-of-the-artreview.EngineeringStructures,33(9),2551-2559.

[25]Skogness,M.,Halvorsen,A.H.,&St?len,T.(2018).Conditionassessmentofrlwaytracksusingmachinelearning.MechanicalSystemsandSignalProcessing,95,293-307.

[26]Li,X.,Zhou,W.,&Chen,Z.(2022).Areviewofintelligentdetectiontechnologyforrldamage.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,21(3),1245-1257.

[27]Zhang,N.,Yan,H.,&Chen,Z.(2023).Rldamageevolutionpredictionusingdeepreinforcementlearning.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,24(3),1200-1210.

[28]Huang,H.,&Wang,Z.(2022).Predictivemntenanceforrlwaytracksbasedontransferlearning.In2022IEEE19thInternationalConferenceonIntelligentTransportationSystems(ITSC)(pp.1-6).IEEE.

[29]Carter,C.H.,&Smith,A.C.(1967).Fatigueofrlsunderrepeatedloading:PartII.JournaloftheAmericanSocietyofCivilEngineers,93(4),191-214.

[30]Smith,A.C.,&Williams,R.J.