基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)量化與預(yù)測(cè)模型研究一、引言1.1研究背景與意義鐵路作為國(guó)家重要的基礎(chǔ)設(shè)施和大眾化的交通工具，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中扮演著極為關(guān)鍵的角色。近年來(lái)，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)以及城市化進(jìn)程的加速推進(jìn)，鐵路運(yùn)輸業(yè)取得了舉世矚目的發(fā)展成就。截至2022年，我國(guó)鐵路營(yíng)業(yè)里程已達(dá)到15.5萬(wàn)公里，同比增長(zhǎng)3.3%，其中高速鐵路營(yíng)業(yè)里程更是達(dá)到4.2萬(wàn)公里，同比增長(zhǎng)5%，全國(guó)鐵路路網(wǎng)密度為161.1公里/萬(wàn)平方公里，同比增長(zhǎng)2.8%。2022年我國(guó)鐵路總發(fā)貨量為49.84億噸，同比增長(zhǎng)4.4%，其中國(guó)家鐵路占比為78.3%；鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量為35945.69億噸公里，同比增長(zhǎng)8.1%，其中國(guó)家鐵路占比為90.9%。從客運(yùn)方面來(lái)看，盡管2022年受疫情影響，我國(guó)鐵路客運(yùn)總量為16.73億人，同比下降35.9%，但鐵路運(yùn)輸在旅客運(yùn)輸領(lǐng)域依然占據(jù)著重要地位。在鐵路運(yùn)輸快速發(fā)展的同時(shí)，鐵路安全問(wèn)題始終是行業(yè)發(fā)展的重中之重。鋼軌作為鐵路軌道的重要組成部分，直接承受列車(chē)荷載并引導(dǎo)列車(chē)運(yùn)行，其性能的可靠性對(duì)鐵路運(yùn)輸安全起著決定性作用。鋼軌折斷是一種極其嚴(yán)重的鐵路安全隱患，當(dāng)鋼軌出現(xiàn)全截面至少斷裂成兩個(gè)部分、裂縫貫穿整個(gè)鋼軌頭部截面或底部截面，或者鋼軌頂面上出現(xiàn)長(zhǎng)度超過(guò)一定標(biāo)準(zhǔn)且深度超過(guò)一定標(biāo)準(zhǔn)的掉塊等情況時(shí)，就被視為鋼軌折斷。一旦發(fā)生鋼軌折斷，極有可能導(dǎo)致列車(chē)脫軌、顛覆等嚴(yán)重事故，不僅會(huì)對(duì)旅客和鐵路工作人員的生命安全構(gòu)成巨大威脅，還會(huì)嚴(yán)重影響鐵路交通的正常運(yùn)行，造成列車(chē)晚點(diǎn)、取消等運(yùn)輸秩序混亂，給旅客和貨物運(yùn)輸帶來(lái)極大的不便和損失。例如，在某起鋼軌折斷事故中，由于事發(fā)突然，導(dǎo)致列車(chē)緊急制動(dòng)，不僅造成了大量旅客的行程延誤，還對(duì)鐵路設(shè)施造成了一定程度的損壞，后續(xù)的搶修工作耗費(fèi)了大量的人力、物力和時(shí)間。鋼軌折斷事故的發(fā)生并非由單一因素導(dǎo)致，而是多種因素相互作用的結(jié)果。從鋼軌自身因素來(lái)看，鋼軌母材和冶煉澆鑄加工質(zhì)量先天不足是一個(gè)重要原因。在鋼軌生產(chǎn)、加工過(guò)程中，若內(nèi)部產(chǎn)生氣孔或存在雜物，就容易形成疲勞核，進(jìn)而發(fā)展為核損傷；鋼軌出廠檢驗(yàn)若把關(guān)不嚴(yán)，有初裂紋的鋼軌混入新軌中鋪設(shè)上道，也會(huì)留下嚴(yán)重的安全隱患；鋼軌材質(zhì)性能不良、強(qiáng)度不足，在高強(qiáng)度運(yùn)輸條件下，更易發(fā)生折斷；長(zhǎng)軌的焊縫不良，如鋁熱焊接頭常見(jiàn)的黑核、夾雜、氣孔、熱裂、焊偏等缺陷，在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中受作用力影響，很容易被拉斷；此外，某些鋼軌螺栓孔距設(shè)計(jì)不合理，會(huì)造成接頭處強(qiáng)度減低，孔眼應(yīng)力集中，從而誘發(fā)孔裂。從鋼軌使用和管理方面來(lái)看，新線施工時(shí)違章作業(yè)，可能造成大量的機(jī)械傷；線路上配置非標(biāo)準(zhǔn)軌，應(yīng)急作業(yè)時(shí)用氣割和燒孔配用短軌，在冬季極易脆斷；再用軌大修或更換舊軌時(shí)，若傷軌重復(fù)使用，會(huì)增加鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)；鋼軌超期服役，會(huì)致使重傷軌增加；鋼軌螺栓孔加工中的毛刺、缺口、不倒棱等周邊缺陷，易產(chǎn)生孔裂傷損；機(jī)車(chē)坡道打滑也會(huì)造成鋼軌傷損。環(huán)境因素同樣不可忽視，低溫會(huì)使鋼軌材質(zhì)變脆，在交變荷載作用下，更容易發(fā)生斷裂；此外，鋼軌受到季節(jié)性或日夜溫差的影響，產(chǎn)生熱脹冷縮現(xiàn)象，在內(nèi)部產(chǎn)生應(yīng)力，也會(huì)加速裂紋的形成和擴(kuò)展。為了有效預(yù)防鋼軌折斷事故的發(fā)生，保障鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩珪惩ǎ瑢?duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估和科學(xué)管理顯得尤為重要。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法在處理復(fù)雜的、具有不確定性的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)因素時(shí)，存在一定的局限性。而自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）作為一種融合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理系統(tǒng)優(yōu)點(diǎn)的智能算法，具有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，能夠更好地處理復(fù)雜的非線性關(guān)系和不確定性問(wèn)題，在解決鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算問(wèn)題方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)構(gòu)建基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型，可以綜合考慮人、設(shè)備、環(huán)境、管理等多方面的致災(zāi)因素，實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)定位和動(dòng)態(tài)管理。該模型能夠根據(jù)各致災(zāi)因素的實(shí)時(shí)狀態(tài)，準(zhǔn)確計(jì)算出每日每個(gè)鐵路網(wǎng)格內(nèi)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的可能性，為鐵路部門(mén)提前采取針對(duì)性的防范措施提供科學(xué)依據(jù)。例如，當(dāng)模型計(jì)算出某一網(wǎng)格內(nèi)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)可能性較高時(shí)，鐵路部門(mén)可以及時(shí)安排對(duì)該區(qū)域的鋼軌進(jìn)行重點(diǎn)檢查和維護(hù)，提前更換存在隱患的鋼軌，從而有效降低鋼軌折斷事故發(fā)生的概率，保障鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩Ｒ虼?，開(kāi)展基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型研究，對(duì)于提高鐵路運(yùn)輸安全水平，保障人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全，促進(jìn)鐵路運(yùn)輸行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，國(guó)外學(xué)者開(kāi)展了諸多研究。部分學(xué)者聚焦于鋼軌材質(zhì)與制造工藝對(duì)折斷風(fēng)險(xiǎn)的影響，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)深入分析不同材質(zhì)鋼軌在各種工況下的力學(xué)性能，明確了材質(zhì)缺陷與制造工藝偏差和鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)之間的緊密聯(lián)系。在實(shí)際應(yīng)用中，美國(guó)的一些鐵路公司采用了基于概率統(tǒng)計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，對(duì)鋼軌的服役年限、通過(guò)總重等數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)和分析，建立起相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，以此來(lái)預(yù)測(cè)鋼軌折斷的可能性，并取得了一定的成效。歐洲的一些研究團(tuán)隊(duì)則利用有限元分析軟件，對(duì)鋼軌在復(fù)雜荷載和環(huán)境條件下的應(yīng)力應(yīng)變分布進(jìn)行模擬，從而評(píng)估鋼軌的潛在折斷風(fēng)險(xiǎn)，為鐵路維護(hù)決策提供了重要依據(jù)。國(guó)內(nèi)學(xué)者也在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域進(jìn)行了深入探索。一些學(xué)者從鐵路線路的整體系統(tǒng)角度出發(fā)，綜合考慮了鋼軌、軌枕、道床等基礎(chǔ)設(shè)施之間的相互作用對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的影響。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研和理論分析，他們發(fā)現(xiàn)線路的不平順、軌枕的失效以及道床的板結(jié)等問(wèn)題，都會(huì)顯著增加鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)。例如，國(guó)內(nèi)某研究團(tuán)隊(duì)對(duì)某繁忙干線的鋼軌折斷事故進(jìn)行了全面分析，運(yùn)用故障樹(shù)分析法，找出了導(dǎo)致鋼軌折斷的主要因素及其邏輯關(guān)系，為制定針對(duì)性的防范措施提供了科學(xué)依據(jù)。還有學(xué)者運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)海量的鐵路運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，建立了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和動(dòng)態(tài)評(píng)估。在自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）的應(yīng)用研究方面，國(guó)外已將其廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。在工業(yè)控制領(lǐng)域，ANFIS被用于復(fù)雜生產(chǎn)過(guò)程的建模與控制，能夠根據(jù)生產(chǎn)過(guò)程中的各種參數(shù)變化，實(shí)時(shí)調(diào)整控制策略，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。在智能交通系統(tǒng)中，ANFIS被用于交通流量預(yù)測(cè)和車(chē)輛自動(dòng)駕駛控制，通過(guò)融合多種傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通狀況的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和車(chē)輛的智能控制，有效提升了交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率和安全性。國(guó)內(nèi)對(duì)ANFIS的應(yīng)用研究也在不斷深入。在電力系統(tǒng)領(lǐng)域，ANFIS被用于負(fù)荷預(yù)測(cè)和電力設(shè)備故障診斷，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電力負(fù)荷的變化趨勢(shì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)電力設(shè)備的潛在故障，保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。在水資源管理領(lǐng)域，ANFIS被用于水文預(yù)測(cè)和水資源優(yōu)化配置，通過(guò)對(duì)氣象、水文等多源數(shù)據(jù)的處理和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)水資源的合理調(diào)配和高效利用。盡管?chē)?guó)內(nèi)外在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和ANFIS應(yīng)用方面取得了一定的成果，但在基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型研究方面仍存在不足?，F(xiàn)有研究大多側(cè)重于單一因素或少數(shù)幾個(gè)因素對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的影響分析，缺乏對(duì)人、設(shè)備、環(huán)境、管理等多方面致災(zāi)因素的綜合考慮，難以全面準(zhǔn)確地評(píng)估鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)。在模型構(gòu)建方面，傳統(tǒng)的評(píng)估模型往往基于線性假設(shè)或簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)關(guān)系，無(wú)法有效處理復(fù)雜的非線性關(guān)系和不確定性問(wèn)題，導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性和可靠性有待提高。此外，目前針對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性的計(jì)算，還缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和方法，不同研究之間的結(jié)果難以進(jìn)行比較和驗(yàn)證。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本研究聚焦于基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型，具體研究?jī)?nèi)容涵蓋以下幾個(gè)關(guān)鍵方面：鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件致災(zāi)因素分析：全面深入地剖析導(dǎo)致鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的各類因素，依據(jù)國(guó)標(biāo)中對(duì)生產(chǎn)過(guò)程危險(xiǎn)和有害因素的劃分方式，將致災(zāi)因素系統(tǒng)地劃分為人、設(shè)備、管理、環(huán)境四大類。在此基礎(chǔ)上，緊密結(jié)合中國(guó)鐵路現(xiàn)場(chǎng)管理的豐富經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步對(duì)這四大類致災(zāi)因素進(jìn)行細(xì)致的細(xì)分，從而精準(zhǔn)確定各類致災(zāi)因素中對(duì)鋼軌折斷具有關(guān)鍵影響的因素。例如，在人的因素方面，深入研究操作人員的技能水平、工作態(tài)度以及安全意識(shí)等因素對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的影響；在設(shè)備因素方面，詳細(xì)分析鋼軌的材質(zhì)、制造工藝、使用年限以及維護(hù)保養(yǎng)情況等因素與鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)。通過(guò)對(duì)這些致災(zāi)因素的深入分析，為后續(xù)構(gòu)建準(zhǔn)確有效的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型構(gòu)建：將自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）創(chuàng)新性地應(yīng)用于鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算領(lǐng)域。以確定的各致災(zāi)因素作為輸入變量，以鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性作為輸出變量，精心構(gòu)建基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型。在構(gòu)建過(guò)程中，科學(xué)合理地確定模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括輸入輸出變量數(shù)量和隸屬度函數(shù)的精準(zhǔn)確定、輸入變量空間的合理劃分等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。同時(shí)，采用科學(xué)有效的學(xué)習(xí)算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)不斷調(diào)整模型的參數(shù)和權(quán)重，使其能夠準(zhǔn)確地捕捉各致災(zāi)因素與鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。此外，設(shè)定合理的模型誤差閾值和訓(xùn)練步數(shù)，以確保模型的訓(xùn)練效果和計(jì)算精度。通過(guò)構(gòu)建這一模型，實(shí)現(xiàn)根據(jù)各致災(zāi)因素的實(shí)時(shí)狀態(tài)，準(zhǔn)確計(jì)算每日每個(gè)鐵路網(wǎng)格內(nèi)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的可能性，為鐵路部門(mén)提供科學(xué)、準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估依據(jù)。模型驗(yàn)證與結(jié)果分析：選取具有代表性的鐵路線路區(qū)間作為研究對(duì)象，如太原鐵路局大秦線涿鹿-沙城東區(qū)間下行里程范圍為K190+000～K210+000的區(qū)域。以200m為基本單元，將該區(qū)間劃分為若干個(gè)網(wǎng)格，以網(wǎng)格為基本單元，全面、系統(tǒng)地采集2014年12月1日至2015年3月5日期間鋼軌折斷致災(zāi)因素的歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)以及鋼軌折斷事故數(shù)據(jù)。利用構(gòu)建的基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型，對(duì)每日每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的可能性進(jìn)行精確計(jì)算。將計(jì)算結(jié)果與實(shí)際采集的鋼軌病害和鋼軌折斷事故數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)、深入的對(duì)比分析，通過(guò)嚴(yán)格的驗(yàn)證，評(píng)估模型的準(zhǔn)確性、可靠性和有效性。根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和改進(jìn)，不斷提高模型的性能和預(yù)測(cè)精度，使其能夠更好地滿足鐵路實(shí)際運(yùn)營(yíng)中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需求。1.3.2研究方法為了確保本研究的順利開(kāi)展和研究目標(biāo)的有效實(shí)現(xiàn)，將綜合運(yùn)用多種研究方法：文獻(xiàn)研究法：廣泛、全面地查閱國(guó)內(nèi)外關(guān)于鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）應(yīng)用以及鐵路安全管理等方面的相關(guān)文獻(xiàn)資料。對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行深入、細(xì)致的分析和總結(jié)，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及存在的問(wèn)題，充分借鑒前人的研究成果和經(jīng)驗(yàn)，為本研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和研究思路。例如，通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的研究，了解到目前在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，已經(jīng)有一些學(xué)者采用了不同的方法進(jìn)行研究，如基于概率統(tǒng)計(jì)的方法、基于有限元分析的方法等，但這些方法在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系和不確定性問(wèn)題時(shí)存在一定的局限性。而ANFIS作為一種新興的智能算法，在處理這類問(wèn)題方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，因此本研究將其應(yīng)用于鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型的構(gòu)建中。數(shù)據(jù)分析方法：對(duì)采集到的鋼軌折斷致災(zāi)因素歷史數(shù)據(jù)和鋼軌折斷事故數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)、系統(tǒng)的分析。運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理等技術(shù)手段，去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)性分析等方法，深入挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的規(guī)律和信息，為模型的構(gòu)建和驗(yàn)證提供有力的數(shù)據(jù)支持。例如，通過(guò)對(duì)鋼軌折斷事故數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，了解到不同季節(jié)、不同時(shí)間段鋼軌折斷事故的發(fā)生頻率和分布規(guī)律；通過(guò)對(duì)致災(zāi)因素?cái)?shù)據(jù)的相關(guān)性分析，確定各致災(zāi)因素與鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)聯(lián)程度，為模型輸入變量的選擇提供依據(jù)。模型構(gòu)建與驗(yàn)證法：根據(jù)研究目標(biāo)和需求，運(yùn)用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）理論，構(gòu)建基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型。在構(gòu)建過(guò)程中，嚴(yán)格遵循相關(guān)的理論和方法，確保模型的科學(xué)性和合理性。構(gòu)建完成后，利用實(shí)際采集的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行嚴(yán)格的驗(yàn)證和測(cè)試，通過(guò)對(duì)比模型計(jì)算結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)，評(píng)估模型的性能和準(zhǔn)確性。根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，不斷提高模型的精度和可靠性，使其能夠更好地應(yīng)用于實(shí)際的鐵路安全管理中。二、ANFIS相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，在人工智能領(lǐng)域中占據(jù)著舉足輕重的地位。它的誕生源于對(duì)人類大腦信息處理方式的深入研究和模仿，旨在通過(guò)構(gòu)建大量簡(jiǎn)單的處理單元（神經(jīng)元）之間的復(fù)雜連接，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的高效處理和模式識(shí)別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元是神經(jīng)元，也被稱為節(jié)點(diǎn)或單元。每個(gè)神經(jīng)元都具備接收輸入信號(hào)、處理信號(hào)以及輸出信號(hào)的能力。從結(jié)構(gòu)上看，神經(jīng)元主要由輸入連接、權(quán)重、求和器、激活函數(shù)和輸出連接構(gòu)成。輸入連接負(fù)責(zé)接收來(lái)自其他神經(jīng)元或外部數(shù)據(jù)源的信號(hào)，這些信號(hào)在神經(jīng)元內(nèi)部會(huì)與相應(yīng)的權(quán)重進(jìn)行乘法運(yùn)算。權(quán)重作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵參數(shù)，其大小決定了輸入信號(hào)對(duì)神經(jīng)元輸出的影響程度，通過(guò)調(diào)整權(quán)重，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和關(guān)系。求和器將加權(quán)后的輸入信號(hào)進(jìn)行累加，得到一個(gè)綜合的輸入值。激活函數(shù)則對(duì)累加后的輸入值進(jìn)行非線性變換，引入非線性因素，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備處理復(fù)雜非線性問(wèn)題的能力。常見(jiàn)的激活函數(shù)包括Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)和Tanh函數(shù)等，不同的激活函數(shù)具有不同的特性，適用于不同類型的任務(wù)。例如，Sigmoid函數(shù)將輸入值映射到0到1之間，常用于輸出為概率的任務(wù)；ReLU函數(shù)當(dāng)輸入值大于0時(shí)，輸出等于輸入，否則輸出為0，由于其計(jì)算簡(jiǎn)單且有效，在各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中得到了廣泛應(yīng)用。多個(gè)神經(jīng)元按照特定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相互連接，便構(gòu)成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與外部數(shù)據(jù)的接口，負(fù)責(zé)接收原始數(shù)據(jù)，并將其傳遞給隱藏層進(jìn)行處理。輸入層中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)輸入特征，例如在圖像識(shí)別任務(wù)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)可能代表圖像中的一個(gè)像素值；在語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)可能代表語(yǔ)音信號(hào)中的一個(gè)頻率值。隱藏層位于輸入層和輸出層之間，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和特征提取的核心部分。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以包含一個(gè)或多個(gè)隱藏層，每個(gè)隱藏層中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量可以根據(jù)具體任務(wù)的需求進(jìn)行調(diào)整。隱藏層中的神經(jīng)元通過(guò)非線性激活函數(shù)對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行處理，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的高級(jí)特征和復(fù)雜模式，大大增強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。輸出層則根據(jù)隱藏層的處理結(jié)果，輸出最終的預(yù)測(cè)或決策結(jié)果。輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量取決于具體的任務(wù)類型，在分類任務(wù)中，每個(gè)類別通常對(duì)應(yīng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)的輸出值表示輸入數(shù)據(jù)屬于該類別的概率；在回歸任務(wù)中，輸出層通常只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出一個(gè)連續(xù)的數(shù)值作為預(yù)測(cè)結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式主要包括信息傳遞和學(xué)習(xí)訓(xùn)練兩個(gè)關(guān)鍵過(guò)程。在信息傳遞過(guò)程中，當(dāng)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，首先會(huì)被輸入層接收，然后依次經(jīng)過(guò)各個(gè)隱藏層的處理，最后由輸出層輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。在這個(gè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)從輸入層開(kāi)始，沿著神經(jīng)元之間的連接，逐層向前傳遞，每經(jīng)過(guò)一層神經(jīng)元，數(shù)據(jù)都會(huì)被進(jìn)行一次加權(quán)求和和非線性變換，直到最終得到輸出結(jié)果。這個(gè)過(guò)程被稱為前向傳播。前向傳播是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)功能的基礎(chǔ)，通過(guò)不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重和偏置，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)Σ煌妮斎霐?shù)據(jù)做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要能夠準(zhǔn)確地完成各種任務(wù)，還需要通過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程來(lái)不斷優(yōu)化自身的參數(shù)。學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程的目標(biāo)是調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，使得網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的誤差最小化。訓(xùn)練過(guò)程通常采用一種稱為反向傳播的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。反向傳播算法基于梯度下降的原理，首先計(jì)算輸出層的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的誤差，然后將這個(gè)誤差沿著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接反向傳播，計(jì)算出每個(gè)神經(jīng)元的誤差對(duì)權(quán)重和偏置的梯度。根據(jù)計(jì)算得到的梯度，使用優(yōu)化算法（如隨機(jī)梯度下降、Adam等）來(lái)更新權(quán)重和偏置，使得誤差逐漸減小。這個(gè)過(guò)程不斷重復(fù)，直到網(wǎng)絡(luò)的誤差達(dá)到一個(gè)可接受的水平，或者達(dá)到預(yù)設(shè)的訓(xùn)練步數(shù)。在訓(xùn)練過(guò)程中，通常會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律；驗(yàn)證集用于監(jiān)控訓(xùn)練過(guò)程，調(diào)整模型的超參數(shù)，防止過(guò)擬合；測(cè)試集則用于評(píng)估訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，檢驗(yàn)其在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在眾多領(lǐng)域都展現(xiàn)出了強(qiáng)大的應(yīng)用能力。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過(guò)卷積層、池化層和全連接層的組合，能夠自動(dòng)提取圖像中的特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等任務(wù)。例如，在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，CNN可以準(zhǔn)確地識(shí)別出不同人的面部特征，用于門(mén)禁系統(tǒng)、安防監(jiān)控等場(chǎng)景；在醫(yī)學(xué)圖像分析中，CNN能夠幫助醫(yī)生檢測(cè)出醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域，輔助疾病診斷。在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、門(mén)控循環(huán)單元GRU）可以有效地處理語(yǔ)音信號(hào)這種序列數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音到文本的轉(zhuǎn)換。例如，智能語(yǔ)音助手利用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，能夠理解用戶的語(yǔ)音指令，提供相應(yīng)的服務(wù)；在電話客服領(lǐng)域，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答，提高服務(wù)效率。在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)。例如，基于Transformer架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型BERT在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠準(zhǔn)確地判斷文本的主題和情感傾向；在機(jī)器翻譯中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將一種語(yǔ)言的文本自動(dòng)翻譯成另一種語(yǔ)言，打破語(yǔ)言交流的障礙。2.2模糊推理系統(tǒng)模糊推理系統(tǒng)（FuzzyInferenceSystem，F(xiàn)IS），作為一種基于模糊集合理論和模糊邏輯規(guī)則進(jìn)行推理和決策的計(jì)算框架，在處理復(fù)雜的不確定性問(wèn)題方面展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。它能夠有效地處理那些難以用精確數(shù)學(xué)模型描述的模糊和不確定信息，通過(guò)模擬人類的模糊思維方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的建模和分析。模糊推理系統(tǒng)主要由模糊化接口、知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)和解模糊接口四個(gè)關(guān)鍵要素構(gòu)成。模糊化接口是系統(tǒng)與外部精確數(shù)據(jù)的交互入口，其主要功能是將輸入的精確數(shù)值轉(zhuǎn)換為模糊集合，從而使系統(tǒng)能夠處理模糊信息。在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，對(duì)于諸如溫度、濕度等環(huán)境因素的精確測(cè)量值，模糊化接口會(huì)依據(jù)預(yù)先設(shè)定的隸屬度函數(shù)，將這些精確值映射到相應(yīng)的模糊集合中，例如將溫度值劃分為“低溫”“常溫”“高溫”等模糊類別，并確定其在這些模糊集合中的隸屬程度。隸屬度函數(shù)的選擇至關(guān)重要，常見(jiàn)的有高斯型、三角形、梯形等，不同的隸屬度函數(shù)適用于不同的問(wèn)題場(chǎng)景，需根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行合理選擇。知識(shí)庫(kù)是模糊推理系統(tǒng)的知識(shí)儲(chǔ)備中心，包含了大量的模糊規(guī)則和模糊數(shù)據(jù)。模糊規(guī)則是基于專家經(jīng)驗(yàn)、領(lǐng)域知識(shí)以及歷史數(shù)據(jù)總結(jié)歸納得出的，以“如果……那么……”的形式來(lái)表達(dá)模糊條件和模糊結(jié)論之間的邏輯關(guān)系。在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，模糊規(guī)則可能為“如果鋼軌服役年限較長(zhǎng)且近期通過(guò)總重較大，那么鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)較高”。這些規(guī)則的制定需要綜合考慮多方面因素，并且在實(shí)際應(yīng)用中，還需根據(jù)不斷積累的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)對(duì)規(guī)則進(jìn)行調(diào)整和完善，以提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。推理機(jī)是模糊推理系統(tǒng)的核心運(yùn)算單元，它依據(jù)輸入的模糊集合和知識(shí)庫(kù)中的模糊規(guī)則，運(yùn)用特定的模糊推理方法進(jìn)行邏輯推理，從而得出模糊推理結(jié)果。常見(jiàn)的模糊推理方法包括Mamdani推理法和Takagi-Sugeno推理法。Mamdani推理法通過(guò)對(duì)模糊規(guī)則的前件和后件進(jìn)行模糊匹配和合成運(yùn)算，得到最終的模糊輸出；Takagi-Sugeno推理法則采用線性函數(shù)或常數(shù)來(lái)表示模糊規(guī)則的后件，通過(guò)加權(quán)求和的方式計(jì)算輸出結(jié)果。在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，推理機(jī)根據(jù)輸入的各種致災(zāi)因素的模糊集合以及相應(yīng)的模糊規(guī)則，推理出鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的模糊程度。解模糊接口則是將推理機(jī)得出的模糊結(jié)果轉(zhuǎn)換為精確數(shù)值的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，以便為實(shí)際決策提供明確的依據(jù)。常用的解模糊方法有最大隸屬度法、重心法和加權(quán)平均法等。最大隸屬度法選取模糊集合中隸屬度最大的元素作為精確輸出值；重心法通過(guò)計(jì)算模糊集合的重心來(lái)確定精確輸出值，能夠綜合考慮模糊集合中所有元素的影響；加權(quán)平均法根據(jù)各元素的隸屬度和權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，得到精確輸出值。在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，解模糊接口將推理得到的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的模糊程度轉(zhuǎn)換為具體的風(fēng)險(xiǎn)可能性數(shù)值，例如用0到1之間的數(shù)值來(lái)表示風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性大小，為鐵路部門(mén)制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)防范措施提供直觀的數(shù)據(jù)支持。模糊推理系統(tǒng)的工作原理基于模糊規(guī)則的表示與推理過(guò)程。在模糊規(guī)則表示方面，通過(guò)將輸入變量劃分為不同的模糊集合，并為每個(gè)模糊集合定義相應(yīng)的隸屬度函數(shù)，來(lái)描述輸入變量的模糊特性。同時(shí)，利用“如果……那么……”的規(guī)則形式，將輸入變量的模糊集合與輸出變量的模糊集合建立邏輯聯(lián)系，形成模糊規(guī)則庫(kù)。在推理過(guò)程中，當(dāng)輸入精確數(shù)據(jù)時(shí)，首先由模糊化接口將其轉(zhuǎn)化為模糊集合，然后推理機(jī)根據(jù)模糊規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則，對(duì)這些模糊集合進(jìn)行匹配和推理運(yùn)算，得到模糊輸出結(jié)果。最后，解模糊接口將模糊輸出轉(zhuǎn)換為精確數(shù)值，作為系統(tǒng)的最終輸出。例如，在評(píng)估鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，輸入鋼軌的服役年限、通過(guò)總重、溫度等精確數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)模糊化處理后，推理機(jī)根據(jù)預(yù)先設(shè)定的模糊規(guī)則進(jìn)行推理，判斷出鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的模糊程度，再通過(guò)解模糊處理，得到具體的風(fēng)險(xiǎn)可能性數(shù)值，以此來(lái)評(píng)估鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的高低。與傳統(tǒng)的基于精確數(shù)學(xué)模型的推理系統(tǒng)相比，模糊推理系統(tǒng)在處理模糊和不確定性問(wèn)題時(shí)具有顯著的優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際的鐵路運(yùn)輸環(huán)境中，鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)受到多種因素的綜合影響，這些因素之間往往存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，且部分因素難以精確測(cè)量和量化。例如，操作人員的工作狀態(tài)、鋼軌的微觀損傷情況等因素具有一定的模糊性和不確定性，傳統(tǒng)的推理系統(tǒng)難以準(zhǔn)確處理這些信息。而模糊推理系統(tǒng)能夠充分利用模糊邏輯的特性，將這些模糊和不確定信息納入到推理過(guò)程中，通過(guò)模糊規(guī)則的靈活表達(dá)和推理機(jī)制的適應(yīng)性調(diào)整，更準(zhǔn)確地描述和處理各因素與鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，從而為鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供更符合實(shí)際情況的結(jié)果。2.3ANFIS的結(jié)構(gòu)與工作原理自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）作為一種將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理系統(tǒng)有機(jī)融合的智能計(jì)算模型，在處理復(fù)雜的非線性問(wèn)題方面展現(xiàn)出卓越的性能。它巧妙地結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力和模糊推理系統(tǒng)對(duì)模糊信息的處理能力，能夠有效地處理不確定性和模糊性問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的精確建模和分析。ANFIS將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)制引入模糊推理系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動(dòng)調(diào)整模糊推理系統(tǒng)的參數(shù)，從而提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。在傳統(tǒng)的模糊推理系統(tǒng)中，模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)通常是由專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)預(yù)先設(shè)定的，這種方式在面對(duì)復(fù)雜多變的實(shí)際問(wèn)題時(shí)，往往難以準(zhǔn)確地反映系統(tǒng)的真實(shí)特性。而ANFIS通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，能夠根據(jù)輸入輸出數(shù)據(jù)對(duì)，自動(dòng)優(yōu)化模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)的參數(shù)，使模糊推理系統(tǒng)能夠更好地適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。例如，在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，由于影響鋼軌折斷的因素眾多且關(guān)系復(fù)雜，傳統(tǒng)的模糊推理系統(tǒng)難以準(zhǔn)確地描述這些因素與鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。而ANFIS可以通過(guò)對(duì)大量的鋼軌折斷歷史數(shù)據(jù)以及相關(guān)的致災(zāi)因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，自動(dòng)調(diào)整模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)，從而更準(zhǔn)確地評(píng)估鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)。ANFIS通常具有五層結(jié)構(gòu)，每一層都承擔(dān)著獨(dú)特的功能，協(xié)同完成從輸入數(shù)據(jù)到輸出結(jié)果的復(fù)雜處理過(guò)程。輸入層是ANFIS與外部數(shù)據(jù)的交互接口，負(fù)責(zé)接收輸入數(shù)據(jù)，并將其原封不動(dòng)地傳遞到下一層。輸入層中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)輸入變量，例如在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中，輸入變量可能包括鋼軌服役年限、通過(guò)總重、溫度、濕度等，每個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)接收相應(yīng)變量的數(shù)據(jù)值。這一層的作用就如同信息傳輸?shù)钠瘘c(diǎn)，確保輸入數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確無(wú)誤地進(jìn)入系統(tǒng)進(jìn)行后續(xù)處理。隸屬度函數(shù)層的主要功能是對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化處理，計(jì)算輸入變量的隸屬度，即確定輸入數(shù)據(jù)屬于某個(gè)模糊集合的程度。在這一層中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都對(duì)應(yīng)一個(gè)隸屬度函數(shù)，常見(jiàn)的隸屬度函數(shù)有高斯函數(shù)、三角形函數(shù)、梯形函數(shù)等。以高斯函數(shù)為例，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為\mu(x)=\exp\left(-\frac{(x-c)^2}{2\sigma^2}\right)，其中x為輸入數(shù)據(jù)，c為隸屬度函數(shù)的中心，\sigma為寬度參數(shù)。通過(guò)調(diào)整c和\sigma的值，可以改變隸屬度函數(shù)的形狀和位置，從而適應(yīng)不同的輸入數(shù)據(jù)分布。在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，對(duì)于輸入的鋼軌服役年限，隸屬度函數(shù)層可以根據(jù)設(shè)定的高斯隸屬度函數(shù)，計(jì)算出該服役年限屬于“短”“中”“長(zhǎng)”等不同模糊集合的隸屬度，將精確的數(shù)值轉(zhuǎn)換為模糊信息，為后續(xù)的模糊推理提供基礎(chǔ)。規(guī)則層中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)模糊規(guī)則，其主要任務(wù)是計(jì)算每條規(guī)則的激活強(qiáng)度，也就是規(guī)則權(quán)重。規(guī)則的激活強(qiáng)度通常通過(guò)所有輸入隸屬度的乘積來(lái)計(jì)算。例如，對(duì)于一條模糊規(guī)則“如果鋼軌服役年限長(zhǎng)且通過(guò)總重大，那么鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)高”，在規(guī)則層中，會(huì)將輸入的鋼軌服役年限屬于“長(zhǎng)”模糊集合的隸屬度與通過(guò)總重屬于“大”模糊集合的隸屬度相乘，得到該規(guī)則的激活強(qiáng)度。這個(gè)激活強(qiáng)度反映了該規(guī)則在當(dāng)前輸入條件下的適用程度，激活強(qiáng)度越高，說(shuō)明該規(guī)則對(duì)輸出結(jié)果的影響越大。歸一化層的作用是對(duì)所有規(guī)則的激活強(qiáng)度進(jìn)行歸一化處理，使它們的總和為1。這樣處理后，每條規(guī)則的激活強(qiáng)度就可以表示其對(duì)最終輸出的相對(duì)貢獻(xiàn)。假設(shè)規(guī)則層計(jì)算得到三條規(guī)則的激活強(qiáng)度分別為w_1、w_2、w_3，那么在歸一化層中，會(huì)計(jì)算歸一化后的激活強(qiáng)度\bar{w}_1=\frac{w_1}{w_1+w_2+w_3}，\bar{w}_2=\frac{w_2}{w_1+w_2+w_3}，\bar{w}_3=\frac{w_3}{w_1+w_2+w_3}。通過(guò)歸一化處理，能夠更清晰地比較不同規(guī)則對(duì)輸出結(jié)果的影響程度，避免某些規(guī)則的激活強(qiáng)度過(guò)大或過(guò)小而對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生不合理的影響。輸出層是ANFIS的最終處理環(huán)節(jié)，它根據(jù)歸一化后的規(guī)則激活強(qiáng)度和每條規(guī)則的輸出，通過(guò)加權(quán)求和的方式計(jì)算并組合得到最終輸出。假設(shè)每條規(guī)則的輸出為y_i，歸一化后的激活強(qiáng)度為\bar{w}_i，則最終輸出y=\sum_{i=1}^{n}\bar{w}_iy_i，其中n為規(guī)則的數(shù)量。在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，輸出層計(jì)算得到的最終輸出值可以表示為鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的可能性，這個(gè)數(shù)值為鐵路部門(mén)制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)防范措施提供了關(guān)鍵的決策依據(jù)。為了更直觀地理解ANFIS的工作原理，下面通過(guò)一個(gè)具體的推導(dǎo)過(guò)程進(jìn)行說(shuō)明。假設(shè)ANFIS具有兩個(gè)輸入變量x_1和x_2，輸出變量為y，模糊推理系統(tǒng)包含兩條規(guī)則：規(guī)則1：如果規(guī)則1：如果(x_1)是(A_1)且(x_2)是(B_1)，那么輸出y_1=p_1x_1+q_1x_2+r_1；規(guī)則2：如果規(guī)則2：如果(x_1)是(A_2)且(x_2)是(B_2)，那么輸出y_2=p_2x_1+q_2x_2+r_2。其中，A_1、A_2和B_1、B_2是輸入的模糊集合；p_i、q_i、r_i是線性參數(shù)，需要通過(guò)學(xué)習(xí)進(jìn)行優(yōu)化。在輸入層，輸入數(shù)據(jù)x_1和x_2被直接傳遞給每個(gè)節(jié)點(diǎn)，即O_i^1=x_i，i=1,2。在隸屬度函數(shù)層，節(jié)點(diǎn)計(jì)算輸入數(shù)據(jù)屬于各自模糊集合的隸屬度。對(duì)于輸入x_1，有O_1^2=\mu_{A_1}(x_1)，O_2^2=\mu_{A_2}(x_1)；對(duì)于輸入x_2，有O_3^2=\mu_{B_1}(x_2)，O_4^2=\mu_{B_2}(x_2)。例如，若采用高斯型隸屬度函數(shù)，對(duì)于O_1^2=\mu_{A_1}(x_1)=\exp\left(-\frac{(x_1-c_{A_1})^2}{2\sigma_{A_1}^2}\right)，其中c_{A_1}和\sigma_{A_1}分別是隸屬度函數(shù)\mu_{A_1}的中心和寬度參數(shù)。在規(guī)則層，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一條規(guī)則，計(jì)算規(guī)則的激活強(qiáng)度（權(quán)重）。規(guī)則1的激活強(qiáng)度w_1=O_1^2\timesO_3^2，規(guī)則2的激活強(qiáng)度w_2=O_2^2\timesO_4^2，這意味著規(guī)則的激活強(qiáng)度是輸入變量隸屬度的乘積。在歸一化層，計(jì)算歸一化的激活強(qiáng)度。\bar{w}_1=\frac{w_1}{w_1+w_2}，\bar{w}_2=\frac{w_2}{w_1+w_2}，歸一化的激活強(qiáng)度表示每條規(guī)則對(duì)最終輸出的相對(duì)貢獻(xiàn)。在輸出層，計(jì)算每條規(guī)則的輸出，并將其組合以得到最終輸出。y=\bar{w}_1y_1+\bar{w}_2y_2=\bar{w}_1(p_1x_1+q_1x_2+r_1)+\bar{w}_2(p_2x_1+q_2x_2+r_2)。通過(guò)上述推導(dǎo)過(guò)程可以清晰地看到，ANFIS如何通過(guò)各層的協(xié)同工作，將輸入的精確數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)模糊化、規(guī)則推理和去模糊化等一系列處理，最終得到輸出結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)不斷調(diào)整各層的參數(shù)，如隸屬度函數(shù)的參數(shù)、規(guī)則的線性參數(shù)等，ANFIS能夠不斷優(yōu)化自身的性能，以適應(yīng)不同的應(yīng)用需求，為解決復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題提供了有效的手段。2.4ANFIS在風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算中的優(yōu)勢(shì)ANFIS在處理復(fù)雜非線性風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算問(wèn)題上展現(xiàn)出多方面的顯著優(yōu)勢(shì)，使其成為解決鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算問(wèn)題的理想選擇。自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力是ANFIS的一大核心優(yōu)勢(shì)。在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，影響因素眾多且復(fù)雜多變，傳統(tǒng)方法往往難以適應(yīng)這種動(dòng)態(tài)變化。而ANFIS能夠根據(jù)不斷更新的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)整自身的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，從而不斷優(yōu)化對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估能力。例如，隨著鐵路運(yùn)營(yíng)時(shí)間的增加，鋼軌的材質(zhì)性能會(huì)逐漸發(fā)生變化，通過(guò)總重等因素也會(huì)不斷累積，ANFIS可以實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，及時(shí)調(diào)整模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)，使得評(píng)估結(jié)果能夠更準(zhǔn)確地反映當(dāng)前鋼軌的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)狀況。這種自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力使得ANFIS能夠動(dòng)態(tài)地適應(yīng)鐵路運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的各種變化，為鐵路部門(mén)提供更具時(shí)效性和準(zhǔn)確性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息。處理模糊信息能力也是ANFIS的重要特性。在鐵路實(shí)際運(yùn)營(yíng)環(huán)境中，存在大量模糊和不確定的信息，如操作人員的工作狀態(tài)、鋼軌的損傷程度等，這些信息難以用精確的數(shù)值來(lái)描述。ANFIS基于模糊邏輯，能夠?qū)⑦@些模糊信息有效地納入到風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算模型中。它通過(guò)模糊化接口將精確的輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模糊集合，利用隸屬度函數(shù)來(lái)描述數(shù)據(jù)屬于不同模糊集合的程度，從而能夠更真實(shí)地反映這些信息的不確定性。例如，對(duì)于鋼軌的損傷程度，可以用“輕微”“中等”“嚴(yán)重”等模糊概念來(lái)描述，ANFIS通過(guò)隸屬度函數(shù)確定其在這些模糊集合中的隸屬程度，再結(jié)合模糊規(guī)則進(jìn)行推理，最終得出更符合實(shí)際情況的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。相比傳統(tǒng)方法，ANFIS能夠更好地處理這些模糊信息，避免了因信息簡(jiǎn)化而導(dǎo)致的評(píng)估誤差。ANFIS還具備強(qiáng)大的非線性映射能力。鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)與多種致災(zāi)因素之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，傳統(tǒng)的線性模型或簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)關(guān)系難以準(zhǔn)確描述這種復(fù)雜的聯(lián)系。ANFIS通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和模糊推理機(jī)制，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)復(fù)雜非線性關(guān)系的高度逼近。在其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，隸屬度函數(shù)層引入了非線性變換，使得系統(tǒng)能夠捕捉到輸入變量之間的非線性關(guān)系；規(guī)則層通過(guò)模糊規(guī)則的組合和推理，進(jìn)一步增強(qiáng)了對(duì)復(fù)雜關(guān)系的表達(dá)能力。例如，鋼軌服役年限與折斷風(fēng)險(xiǎn)之間并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，隨著服役年限的增加，折斷風(fēng)險(xiǎn)的增長(zhǎng)速度可能會(huì)逐漸加快，同時(shí)還受到通過(guò)總重、環(huán)境溫度等因素的交互影響，ANFIS能夠準(zhǔn)確地映射出這些復(fù)雜的非線性關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地計(jì)算出鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的可能性。在計(jì)算效率方面，ANFIS也具有一定的優(yōu)勢(shì)。雖然其模型結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜，但通過(guò)合理的算法設(shè)計(jì)和參數(shù)優(yōu)化，ANFIS在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)能夠保持較高的計(jì)算效率。在訓(xùn)練過(guò)程中，采用有效的學(xué)習(xí)算法，如反向傳播算法與最小二乘法相結(jié)合的混合算法，可以加快模型的收斂速度，減少訓(xùn)練時(shí)間。在實(shí)際應(yīng)用中，一旦模型訓(xùn)練完成，其前向傳播過(guò)程的計(jì)算速度較快，能夠滿足實(shí)時(shí)性要求較高的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估任務(wù)。例如，在鐵路運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)鋼軌的狀態(tài)并評(píng)估其折斷風(fēng)險(xiǎn)，ANFIS能夠快速處理傳感器采集到的大量數(shù)據(jù)，及時(shí)給出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，為鐵路部門(mén)采取相應(yīng)的防范措施提供充足的時(shí)間。ANFIS在處理復(fù)雜非線性風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算問(wèn)題上的優(yōu)勢(shì)，使其在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。通過(guò)充分發(fā)揮其自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力、處理模糊信息能力、強(qiáng)大的非線性映射能力以及較高的計(jì)算效率，ANFIS能夠?yàn)殍F路部門(mén)提供更準(zhǔn)確、更全面、更具時(shí)效性的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù)，有效提升鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩院涂煽啃?。三、鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件致災(zāi)因素分析3.1人的因素人的因素在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件中扮演著至關(guān)重要的角色，涵蓋了鐵路運(yùn)營(yíng)維護(hù)過(guò)程中人員的各類行為和決策。根據(jù)國(guó)標(biāo)GB/T13861-2009《生產(chǎn)過(guò)程危險(xiǎn)和有害因素分類與代碼》對(duì)生產(chǎn)過(guò)程危險(xiǎn)和有害因素的分類，結(jié)合中國(guó)鐵路現(xiàn)場(chǎng)管理經(jīng)驗(yàn)，人的因素主要包括人員的不安全行為和安全管理不到位兩個(gè)方面。在人員的不安全行為方面，操作人員違規(guī)操作是一個(gè)突出問(wèn)題。在鐵路線路施工、維修等作業(yè)過(guò)程中，部分操作人員未能?chē)?yán)格遵循既定的操作規(guī)程進(jìn)行作業(yè)。例如，在新線施工時(shí)，可能存在違規(guī)使用施工設(shè)備的情況，如使用不符合安全標(biāo)準(zhǔn)的工具進(jìn)行鋼軌的鋪設(shè)和固定，這可能導(dǎo)致鋼軌的安裝質(zhì)量不達(dá)標(biāo)，為后續(xù)的運(yùn)營(yíng)埋下安全隱患。在進(jìn)行線路維修時(shí)，一些操作人員可能為了節(jié)省時(shí)間或簡(jiǎn)化工作流程，未按照規(guī)定的步驟進(jìn)行操作，如在更換鋼軌扣件時(shí)，未將扣件擰緊到規(guī)定的扭矩，這會(huì)使扣件無(wú)法有效固定鋼軌，在列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中，鋼軌容易發(fā)生位移和變形，進(jìn)而增加鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)。探傷人員檢測(cè)失誤也是一個(gè)不可忽視的因素。探傷作業(yè)是發(fā)現(xiàn)鋼軌內(nèi)部缺陷和隱患的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，探傷人員的檢測(cè)準(zhǔn)確性直接關(guān)系到鋼軌的安全狀態(tài)。然而，在實(shí)際工作中，探傷人員可能由于專業(yè)技能不足、工作經(jīng)驗(yàn)欠缺或工作態(tài)度不認(rèn)真等原因，導(dǎo)致檢測(cè)失誤。一些探傷人員對(duì)探傷設(shè)備的操作不熟練，無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別設(shè)備顯示的信號(hào)，從而遺漏鋼軌內(nèi)部的裂紋等缺陷。部分探傷人員在檢測(cè)過(guò)程中粗心大意，沒(méi)有按照規(guī)定的檢測(cè)頻率和檢測(cè)范圍進(jìn)行全面檢測(cè)，使得一些潛在的安全隱患未被及時(shí)發(fā)現(xiàn)。例如，在某起實(shí)際案例中，探傷人員在對(duì)一段鋼軌進(jìn)行探傷檢測(cè)時(shí)，由于操作不當(dāng)，未能檢測(cè)出鋼軌內(nèi)部存在的一條細(xì)微裂紋，隨著列車(chē)的不斷運(yùn)行，這條裂紋逐漸擴(kuò)展，最終導(dǎo)致鋼軌折斷，造成了嚴(yán)重的鐵路安全事故。在安全管理不到位方面，安全教育培訓(xùn)不足是一個(gè)重要問(wèn)題。鐵路部門(mén)對(duì)工作人員的安全教育培訓(xùn)工作如果不夠重視，未能定期組織有效的培訓(xùn)活動(dòng)，就會(huì)導(dǎo)致工作人員安全意識(shí)淡薄，對(duì)鋼軌折斷等安全風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)不足。一些新入職的員工可能沒(méi)有接受系統(tǒng)的安全培訓(xùn)，對(duì)鐵路運(yùn)營(yíng)安全的重要性以及相關(guān)的安全規(guī)章制度缺乏了解，在工作中容易出現(xiàn)違規(guī)行為。對(duì)于老員工，如果不定期進(jìn)行安全知識(shí)更新培訓(xùn)，他們可能會(huì)因?yàn)閷?duì)新的安全技術(shù)和操作規(guī)程不熟悉，而無(wú)法有效地應(yīng)對(duì)工作中的安全風(fēng)險(xiǎn)。人員配備不合理同樣會(huì)對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。在鐵路運(yùn)營(yíng)維護(hù)過(guò)程中，如果人員配備不足，工作人員可能會(huì)面臨較大的工作壓力，導(dǎo)致工作質(zhì)量下降。在繁忙的鐵路線路上，探傷人員數(shù)量不足，他們可能需要在有限的時(shí)間內(nèi)完成大量的探傷任務(wù)，這就容易導(dǎo)致檢測(cè)不細(xì)致，增加檢測(cè)失誤的概率。而如果人員配備過(guò)多，可能會(huì)出現(xiàn)職責(zé)不清、工作效率低下等問(wèn)題，同樣不利于對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的有效管控。為了更清晰地闡述人的因素對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制，以操作人員違規(guī)操作和探傷人員檢測(cè)失誤為例進(jìn)行分析。操作人員違規(guī)操作會(huì)直接破壞鋼軌的正常安裝和維護(hù)狀態(tài)，使鋼軌在列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中承受的應(yīng)力分布不均勻，從而加速鋼軌的疲勞損傷。當(dāng)違規(guī)操作導(dǎo)致鋼軌出現(xiàn)松動(dòng)、變形等問(wèn)題時(shí)，列車(chē)通過(guò)時(shí)產(chǎn)生的沖擊力會(huì)集中作用在鋼軌的薄弱部位，使這些部位的應(yīng)力迅速增加，當(dāng)應(yīng)力超過(guò)鋼軌的承受極限時(shí)，就會(huì)引發(fā)鋼軌折斷。探傷人員檢測(cè)失誤則會(huì)使鋼軌內(nèi)部的缺陷和隱患無(wú)法及時(shí)被發(fā)現(xiàn)和處理。隨著時(shí)間的推移和列車(chē)的不斷運(yùn)行，這些未被發(fā)現(xiàn)的缺陷會(huì)逐漸擴(kuò)大和惡化。例如，鋼軌內(nèi)部的微小裂紋在未被檢測(cè)出的情況下，會(huì)在列車(chē)荷載的反復(fù)作用下不斷擴(kuò)展，當(dāng)裂紋擴(kuò)展到一定程度時(shí)，鋼軌的承載能力會(huì)大幅下降，最終導(dǎo)致鋼軌折斷。而安全教育培訓(xùn)不足和人員配備不合理等安全管理不到位的因素，會(huì)間接影響人員的工作行為和工作質(zhì)量，進(jìn)一步增加鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的可能性。3.2設(shè)備因素設(shè)備因素在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件中占據(jù)著關(guān)鍵地位，是影響鋼軌安全性能的重要方面。依據(jù)國(guó)標(biāo)GB/T13861-2009《生產(chǎn)過(guò)程危險(xiǎn)和有害因素分類與代碼》對(duì)生產(chǎn)過(guò)程危險(xiǎn)和有害因素的分類，并結(jié)合中國(guó)鐵路現(xiàn)場(chǎng)管理經(jīng)驗(yàn)，設(shè)備因素主要涵蓋鋼軌自身質(zhì)量問(wèn)題、軌道部件相關(guān)問(wèn)題以及線路其他設(shè)備問(wèn)題等方面。鋼軌自身質(zhì)量問(wèn)題是導(dǎo)致鋼軌折斷的重要設(shè)備因素之一。鋼軌母材和冶煉澆鑄加工質(zhì)量先天不足，在鋼軌生產(chǎn)、加工過(guò)程中，若內(nèi)部產(chǎn)生氣孔或存在雜物，就容易形成疲勞核，進(jìn)而發(fā)展為核損傷。鋼軌出廠檢驗(yàn)若把關(guān)不嚴(yán)，有初裂紋的鋼軌混入新軌中鋪設(shè)上道，也會(huì)留下嚴(yán)重的安全隱患；鋼軌材質(zhì)性能不良、強(qiáng)度不足，在高強(qiáng)度運(yùn)輸條件下，更易發(fā)生折斷；長(zhǎng)軌的焊縫不良，如鋁熱焊接頭常見(jiàn)的黑核、夾雜、氣孔、熱裂、焊偏等缺陷，在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中受作用力影響，很容易被拉斷；某些鋼軌螺栓孔距設(shè)計(jì)不合理，會(huì)造成接頭處強(qiáng)度減低，孔眼應(yīng)力集中，從而誘發(fā)孔裂。軌道部件相關(guān)問(wèn)題同樣不容忽視?？奂蓜?dòng)是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題，扣件作為連接鋼軌和軌枕的重要部件，其作用是將鋼軌牢固地固定在軌枕上，防止鋼軌發(fā)生位移和松動(dòng)。當(dāng)扣件出現(xiàn)松動(dòng)時(shí)，鋼軌與軌枕之間的連接變得不穩(wěn)定，在列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中，鋼軌會(huì)受到更大的沖擊力和振動(dòng)，這不僅會(huì)加速鋼軌的磨損，還可能導(dǎo)致鋼軌的局部應(yīng)力集中，從而增加鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)。例如，在某鐵路線路上，由于部分扣件長(zhǎng)期未進(jìn)行緊固檢查，出現(xiàn)了松動(dòng)現(xiàn)象，在列車(chē)高速通過(guò)時(shí)，鋼軌發(fā)生了明顯的晃動(dòng)，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的運(yùn)營(yíng)后，該地段的鋼軌出現(xiàn)了多處裂紋，最終導(dǎo)致鋼軌折斷。軌枕失效也是影響鋼軌安全的一個(gè)重要因素。軌枕主要承受來(lái)自鋼軌的壓力，并將其傳遞給道床，同時(shí)還起到保持鋼軌位置和軌距的作用。當(dāng)軌枕出現(xiàn)失效，如斷裂、腐蝕、磨損等情況時(shí)，其對(duì)鋼軌的支撐和固定作用就會(huì)減弱。軌枕斷裂會(huì)導(dǎo)致鋼軌局部失去支撐，在列車(chē)荷載的作用下，鋼軌容易發(fā)生變形和斷裂；軌枕腐蝕會(huì)降低其強(qiáng)度和耐久性，使其無(wú)法有效地支撐鋼軌；軌枕磨損會(huì)導(dǎo)致其與鋼軌之間的接觸面積減小，增加了鋼軌的局部壓力，從而加速鋼軌的損壞。線路其他設(shè)備問(wèn)題也會(huì)對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。道岔設(shè)備故障是一個(gè)較為突出的問(wèn)題，道岔是鐵路線路中用于引導(dǎo)列車(chē)改變行駛方向的關(guān)鍵設(shè)備，其結(jié)構(gòu)復(fù)雜，零部件眾多。當(dāng)?shù)啦碓O(shè)備出現(xiàn)故障，如尖軌與基本軌不密貼、道岔轉(zhuǎn)換不到位、轍叉磨損等情況時(shí)，列車(chē)通過(guò)道岔時(shí)會(huì)產(chǎn)生較大的沖擊力和振動(dòng)，這對(duì)鋼軌的受力狀況產(chǎn)生不利影響，容易導(dǎo)致鋼軌折斷。例如，某車(chē)站的道岔尖軌與基本軌之間存在較大縫隙，列車(chē)通過(guò)時(shí)，車(chē)輪對(duì)鋼軌產(chǎn)生了額外的沖擊力，經(jīng)過(guò)多次列車(chē)通過(guò)后，道岔附近的鋼軌出現(xiàn)了裂紋，最終引發(fā)了鋼軌折斷事故。為了更清晰地闡述設(shè)備因素對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制，以鋼軌焊縫不良和扣件松動(dòng)為例進(jìn)行分析。鋼軌焊縫不良會(huì)使焊縫處的強(qiáng)度明顯降低，在列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中，焊縫處會(huì)承受較大的拉力和壓力。由于焊縫存在缺陷，如夾雜、氣孔等，這些缺陷會(huì)成為應(yīng)力集中點(diǎn)，當(dāng)應(yīng)力超過(guò)焊縫的承受能力時(shí)，就會(huì)導(dǎo)致焊縫開(kāi)裂，進(jìn)而引發(fā)鋼軌折斷?？奂蓜?dòng)會(huì)破壞鋼軌與軌枕之間的穩(wěn)定連接，使鋼軌在列車(chē)荷載作用下的受力狀態(tài)發(fā)生改變。當(dāng)扣件松動(dòng)時(shí)，鋼軌的橫向和縱向位移無(wú)法得到有效約束，列車(chē)通過(guò)時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)和沖擊力會(huì)使鋼軌在扣件處產(chǎn)生較大的彎曲應(yīng)力和剪切應(yīng)力。隨著時(shí)間的推移，這些應(yīng)力會(huì)逐漸積累，導(dǎo)致鋼軌出現(xiàn)疲勞裂紋，最終導(dǎo)致鋼軌折斷。而軌枕失效和道岔設(shè)備故障等設(shè)備因素，也會(huì)通過(guò)類似的方式，改變鋼軌的受力狀態(tài)，增加鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的可能性。3.3環(huán)境因素環(huán)境因素是導(dǎo)致鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的重要外部條件，其涵蓋了自然環(huán)境和工作環(huán)境等多個(gè)方面。根據(jù)國(guó)標(biāo)GB/T13861-2009《生產(chǎn)過(guò)程危險(xiǎn)和有害因素分類與代碼》對(duì)生產(chǎn)過(guò)程危險(xiǎn)和有害因素的分類，并結(jié)合中國(guó)鐵路現(xiàn)場(chǎng)管理經(jīng)驗(yàn)，環(huán)境因素主要包括溫度變化、濕度影響、自然災(zāi)害以及其他環(huán)境相關(guān)因素等。溫度變化是影響鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵環(huán)境因素之一。鋼軌在不同溫度條件下，其力學(xué)性能會(huì)發(fā)生顯著變化。當(dāng)環(huán)境溫度降低時(shí)，鋼軌材質(zhì)會(huì)變脆，韌性下降，抵抗裂紋擴(kuò)展的能力減弱。在列車(chē)荷載的反復(fù)作用下，鋼軌內(nèi)部的應(yīng)力集中區(qū)域更容易產(chǎn)生裂紋，且裂紋擴(kuò)展速度加快，從而增加了鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)。在冬季寒冷地區(qū)，氣溫常常降至零下十幾度甚至更低，鋼軌的脆性明顯增加，此時(shí)如果列車(chē)通過(guò)時(shí)產(chǎn)生較大的沖擊力，鋼軌就很容易發(fā)生折斷。季節(jié)性或日夜溫差同樣會(huì)對(duì)鋼軌產(chǎn)生不利影響。鋼軌會(huì)隨著溫度的變化產(chǎn)生熱脹冷縮現(xiàn)象，在內(nèi)部產(chǎn)生應(yīng)力。當(dāng)溫差較大時(shí)，這種應(yīng)力的變化幅度也會(huì)增大。在晝夜溫差較大的地區(qū)，白天鋼軌受熱膨脹，晚上受冷收縮，反復(fù)的伸縮循環(huán)會(huì)使鋼軌內(nèi)部的微觀結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，產(chǎn)生疲勞損傷，進(jìn)而導(dǎo)致裂紋的形成和擴(kuò)展。當(dāng)這些裂紋發(fā)展到一定程度時(shí)，就會(huì)引發(fā)鋼軌折斷。濕度對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)也有著不可忽視的影響。高濕度環(huán)境容易導(dǎo)致鋼軌表面生銹，鐵銹的產(chǎn)生不僅會(huì)削弱鋼軌的有效截面面積，降低其承載能力，還會(huì)改變鋼軌表面的應(yīng)力分布，加速裂紋的產(chǎn)生和擴(kuò)展。當(dāng)鋼軌表面存在裂紋時(shí)，水分容易滲入裂紋內(nèi)部，在溫度變化的作用下，裂紋內(nèi)部的水分結(jié)冰膨脹，進(jìn)一步推動(dòng)裂紋的擴(kuò)展，從而增加了鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)。在一些沿海地區(qū)，空氣濕度常年較高，鋼軌生銹的問(wèn)題較為普遍，這些地區(qū)的鋼軌折斷事故發(fā)生率相對(duì)較高。自然災(zāi)害也是導(dǎo)致鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)增加的重要環(huán)境因素。地震、洪水等自然災(zāi)害可能會(huì)對(duì)鐵路線路造成直接破壞，使鋼軌發(fā)生變形、移位等情況，從而增加鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)。在地震發(fā)生時(shí)，地面的劇烈震動(dòng)會(huì)使鋼軌承受巨大的沖擊力和剪切力，導(dǎo)致鋼軌斷裂；洪水可能會(huì)沖毀鐵路路基，使鋼軌失去支撐，在列車(chē)荷載作用下發(fā)生折斷。大風(fēng)、暴雨等惡劣天氣也會(huì)對(duì)鋼軌產(chǎn)生影響。大風(fēng)可能會(huì)使鐵路周邊的異物吹落到鋼軌上，增加列車(chē)運(yùn)行的阻力和沖擊力，對(duì)鋼軌造成損傷；暴雨可能會(huì)導(dǎo)致道床積水，降低道床的承載能力，使鋼軌的受力狀態(tài)發(fā)生改變，進(jìn)而增加鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)。在某地區(qū)的一次暴雨天氣中，大量雨水積聚在道床，導(dǎo)致部分地段的鋼軌出現(xiàn)下沉和變形，雖然當(dāng)時(shí)沒(méi)有發(fā)生鋼軌折斷事故，但已經(jīng)對(duì)鐵路安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。其他環(huán)境相關(guān)因素，如鐵路沿線的化學(xué)物質(zhì)污染，也可能會(huì)對(duì)鋼軌造成腐蝕，降低其強(qiáng)度和耐久性，增加鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)。在一些化工企業(yè)附近的鐵路線路，鋼軌可能會(huì)受到化學(xué)物質(zhì)的侵蝕，導(dǎo)致表面出現(xiàn)腐蝕坑和裂紋，隨著時(shí)間的推移，這些缺陷會(huì)逐漸擴(kuò)大，最終可能引發(fā)鋼軌折斷。為了更清晰地闡述環(huán)境因素對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制，以溫度變化和濕度影響為例進(jìn)行分析。溫度變化會(huì)使鋼軌的晶體結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，在低溫下，鋼軌內(nèi)部的晶體結(jié)構(gòu)變得更加脆弱，位錯(cuò)運(yùn)動(dòng)受到阻礙，材料的韌性降低，從而更容易發(fā)生脆性斷裂。而濕度影響則主要通過(guò)電化學(xué)腐蝕的方式對(duì)鋼軌造成損害。在高濕度環(huán)境中，鋼軌表面會(huì)形成一層薄薄的水膜，水中的溶解氧和其他電解質(zhì)會(huì)與鋼軌發(fā)生電化學(xué)反應(yīng)，使鋼軌表面的鐵原子失去電子，形成鐵銹。鐵銹的體積比鐵大，會(huì)在鋼軌表面產(chǎn)生膨脹應(yīng)力，進(jìn)一步加速裂紋的產(chǎn)生和擴(kuò)展。而自然災(zāi)害和其他環(huán)境相關(guān)因素，也會(huì)通過(guò)各自的作用方式，改變鋼軌的受力狀態(tài)和材料性能，增加鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的可能性。3.4管理因素管理因素在鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件中起著至關(guān)重要的作用，它涵蓋了鐵路運(yùn)營(yíng)維護(hù)過(guò)程中一系列與管理相關(guān)的環(huán)節(jié)和決策。根據(jù)國(guó)標(biāo)GB/T13861-2009《生產(chǎn)過(guò)程危險(xiǎn)和有害因素分類與代碼》對(duì)生產(chǎn)過(guò)程危險(xiǎn)和有害因素的分類，并結(jié)合中國(guó)鐵路現(xiàn)場(chǎng)管理經(jīng)驗(yàn)，管理因素主要包括維修計(jì)劃不合理、安全管理制度不完善、應(yīng)急預(yù)案不健全以及物資管理不善等方面。維修計(jì)劃不合理是導(dǎo)致鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)增加的一個(gè)重要管理因素。在鐵路運(yùn)營(yíng)中，合理的維修計(jì)劃對(duì)于保持鋼軌的良好狀態(tài)至關(guān)重要。然而，一些鐵路部門(mén)在制定維修計(jì)劃時(shí)，可能未能充分考慮鋼軌的實(shí)際使用情況、通過(guò)總重、服役年限等因素。維修周期過(guò)長(zhǎng)，使得鋼軌在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行后得不到及時(shí)的檢查和維護(hù)，一些潛在的問(wèn)題無(wú)法被及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決，從而增加了鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)。某鐵路線路由于維修計(jì)劃安排不合理，原本應(yīng)每半年進(jìn)行一次的鋼軌探傷檢測(cè)，實(shí)際間隔時(shí)間長(zhǎng)達(dá)一年，結(jié)果在一次常規(guī)檢查中，發(fā)現(xiàn)多段鋼軌存在嚴(yán)重的內(nèi)部裂紋，這些裂紋在長(zhǎng)期未被檢測(cè)和處理的情況下，極有可能導(dǎo)致鋼軌折斷。安全管理制度不完善也是一個(gè)不容忽視的問(wèn)題。安全管理制度是保障鐵路運(yùn)營(yíng)安全的重要依據(jù)，若制度不完善，就無(wú)法對(duì)工作人員的行為進(jìn)行有效的約束和規(guī)范。一些鐵路部門(mén)缺乏明確的安全責(zé)任制度，導(dǎo)致在出現(xiàn)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件時(shí)，責(zé)任劃分不清晰，工作人員相互推諉，無(wú)法及時(shí)采取有效的應(yīng)對(duì)措施。部分鐵路部門(mén)的安全監(jiān)督機(jī)制不健全，對(duì)違規(guī)操作和安全隱患的監(jiān)督檢查力度不足，使得一些違規(guī)行為得不到及時(shí)糾正，安全隱患得不到及時(shí)排除，從而為鋼軌折斷事故的發(fā)生埋下了伏筆。應(yīng)急預(yù)案不健全同樣會(huì)對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。在鐵路運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，盡管采取了各種預(yù)防措施，但鋼軌折斷等突發(fā)事故仍有可能發(fā)生。因此，健全的應(yīng)急預(yù)案是應(yīng)對(duì)突發(fā)事故的關(guān)鍵。然而，一些鐵路部門(mén)的應(yīng)急預(yù)案存在內(nèi)容不完善、針對(duì)性不強(qiáng)等問(wèn)題。應(yīng)急預(yù)案中對(duì)事故發(fā)生后的應(yīng)急響應(yīng)流程、救援措施、人員調(diào)配等方面的規(guī)定不夠詳細(xì)，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)對(duì)事故時(shí)，工作人員不知所措，無(wú)法迅速、有效地開(kāi)展救援工作，從而延誤了最佳的處理時(shí)機(jī)，增加了事故造成的損失。物資管理不善也是管理因素中的一個(gè)重要方面。在鐵路運(yùn)營(yíng)維護(hù)過(guò)程中，充足、優(yōu)質(zhì)的物資供應(yīng)是保障鋼軌安全的重要條件。然而，一些鐵路部門(mén)在物資管理方面存在問(wèn)題，如物資儲(chǔ)備不足，當(dāng)需要更換鋼軌或進(jìn)行維修時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)沒(méi)有足夠的備用鋼軌和配件，導(dǎo)致維修工作無(wú)法及時(shí)進(jìn)行，增加了鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)；物資質(zhì)量把控不嚴(yán)，采購(gòu)到的鋼軌和配件質(zhì)量不合格，也會(huì)影響鋼軌的使用壽命和安全性。某鐵路部門(mén)在一次鋼軌更換作業(yè)中，由于采購(gòu)的部分鋼軌質(zhì)量存在問(wèn)題，在安裝后不久就出現(xiàn)了裂紋，最終導(dǎo)致鋼軌折斷，嚴(yán)重影響了鐵路的正常運(yùn)營(yíng)。為了更清晰地闡述管理因素對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制，以維修計(jì)劃不合理和安全管理制度不完善為例進(jìn)行分析。維修計(jì)劃不合理會(huì)使鋼軌在超過(guò)合理維修周期的情況下繼續(xù)運(yùn)行，隨著運(yùn)行時(shí)間的增加，鋼軌的磨損、疲勞等損傷會(huì)逐漸加劇。當(dāng)損傷積累到一定程度時(shí)，鋼軌的承載能力會(huì)大幅下降，在列車(chē)荷載的作用下，就容易發(fā)生折斷。安全管理制度不完善會(huì)導(dǎo)致工作人員的安全意識(shí)淡薄，違規(guī)操作行為得不到有效約束。在鋼軌的日常維護(hù)和檢修過(guò)程中，工作人員可能會(huì)因?yàn)槿狈γ鞔_的安全規(guī)范和監(jiān)督，而忽視一些安全細(xì)節(jié)，如在進(jìn)行鋼軌探傷檢測(cè)時(shí)，不按照規(guī)定的操作流程進(jìn)行，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)鋼軌內(nèi)部的缺陷。這些被忽視的問(wèn)題在長(zhǎng)期積累后，會(huì)使鋼軌的安全隱患不斷增大，最終引發(fā)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件。而應(yīng)急預(yù)案不健全和物資管理不善等管理因素，也會(huì)通過(guò)各自的方式，間接或直接地增加鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的可能性。四、基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型構(gòu)建4.1建模思路本研究旨在構(gòu)建一種創(chuàng)新的基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)鐵路運(yùn)營(yíng)中鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)評(píng)估和動(dòng)態(tài)管理。模型構(gòu)建的核心思路是以全面分析鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件致災(zāi)因素為基礎(chǔ)，將人、設(shè)備、環(huán)境、管理四大類致災(zāi)因素作為輸入變量，這些因素涵蓋了操作人員違規(guī)操作、探傷人員檢測(cè)失誤、鋼軌母材和冶煉澆鑄加工質(zhì)量問(wèn)題、扣件松動(dòng)、溫度變化、濕度影響、維修計(jì)劃不合理以及安全管理制度不完善等多個(gè)具體方面，詳細(xì)內(nèi)容如前文所述。通過(guò)對(duì)這些致災(zāi)因素的深入分析，能夠全面捕捉影響鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的各種關(guān)鍵因素。以鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性作為輸出變量，運(yùn)用ANFIS強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，建立輸入變量與輸出變量之間的復(fù)雜關(guān)系模型。在構(gòu)建過(guò)程中，充分利用ANFIS將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理系統(tǒng)相結(jié)合的優(yōu)勢(shì)，一方面，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力，對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，自動(dòng)調(diào)整模型的參數(shù)和權(quán)重，以適應(yīng)不同的風(fēng)險(xiǎn)狀況；另一方面，借助模糊推理系統(tǒng)處理模糊信息的能力，將具有不確定性和模糊性的致災(zāi)因素有效地納入模型中，使模型能夠更準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)鐵路線路上鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)定位，以200m為基本單元將連續(xù)的鐵路線路劃分為若干網(wǎng)格。將不同網(wǎng)格的鋼軌看作不同的個(gè)體，進(jìn)行個(gè)性化分析，以網(wǎng)格為基本單元采集各致災(zāi)因素?cái)?shù)據(jù)。通過(guò)這種方式，能夠精確識(shí)別鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)空位置，將鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算的空間位置精度控制在百米級(jí)別，為鐵路部門(mén)提供更具針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息。當(dāng)各致災(zāi)因素處于不同狀態(tài)時(shí)，網(wǎng)格內(nèi)鋼軌折斷發(fā)生的可能性也會(huì)隨之改變。通過(guò)構(gòu)建的基于ANFIS的模型，能夠根據(jù)各致災(zāi)因素的實(shí)時(shí)狀態(tài)，動(dòng)態(tài)地計(jì)算每日每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的可能性，實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)管理。例如，當(dāng)某一網(wǎng)格內(nèi)的鋼軌服役年限增加、通過(guò)總重增大，且近期溫度變化較大時(shí)，模型能夠及時(shí)捕捉到這些因素的變化，重新計(jì)算該網(wǎng)格內(nèi)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件的可能性，并及時(shí)向鐵路部門(mén)發(fā)出預(yù)警，以便采取相應(yīng)的防范措施。通過(guò)構(gòu)建基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型，能夠綜合考慮多種致災(zāi)因素，實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)定位和動(dòng)態(tài)管理，為鐵路部門(mén)制定科學(xué)合理的風(fēng)險(xiǎn)防范策略提供有力支持，有效保障鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩珪惩ā?.2鐵路網(wǎng)格的定義與劃分為了實(shí)現(xiàn)對(duì)鐵路線路上鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)定位和精細(xì)化管理，本研究以200m為基本單元，對(duì)連續(xù)的鐵路線路進(jìn)行科學(xué)合理的劃分，將其分割為若干個(gè)相互獨(dú)立又緊密關(guān)聯(lián)的網(wǎng)格。這種劃分方式具有重要的意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。從空間定位的角度來(lái)看，以200m為基本單元進(jìn)行網(wǎng)格劃分，能夠?qū)撥壵蹟囡L(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算的空間位置精度精確控制在百米級(jí)別。這使得我們?cè)诜治龊驮u(píng)估鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，能夠更加準(zhǔn)確地確定風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的具體位置，避免了傳統(tǒng)分析方法中由于空間范圍過(guò)大而導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)定位模糊問(wèn)題。在傳統(tǒng)的鐵路風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，往往以較大的線路區(qū)間為分析對(duì)象，如以工務(wù)段或線路區(qū)間為單位，這種方式難以精確確定風(fēng)險(xiǎn)的具體位置，不利于采取針對(duì)性的防范措施。而通過(guò)將鐵路線路劃分為200m的網(wǎng)格，我們可以將每個(gè)網(wǎng)格視為一個(gè)獨(dú)立的研究個(gè)體，對(duì)其內(nèi)部的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行個(gè)性化分析。這樣一來(lái)，當(dāng)某一網(wǎng)格內(nèi)出現(xiàn)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，鐵路部門(mén)能夠迅速定位到具體的網(wǎng)格位置，及時(shí)采取有效的措施進(jìn)行處理，大大提高了風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的效率和準(zhǔn)確性。從數(shù)據(jù)采集和分析的角度來(lái)看，以網(wǎng)格為基本單元采集各致災(zāi)因素?cái)?shù)據(jù)，能夠更加全面、準(zhǔn)確地反映鐵路線路上不同位置的風(fēng)險(xiǎn)狀況。不同的網(wǎng)格由于其所處的地理位置、環(huán)境條件、線路狀況等因素的差異，其鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的致災(zāi)因素也會(huì)有所不同。通過(guò)對(duì)每個(gè)網(wǎng)格進(jìn)行獨(dú)立的數(shù)據(jù)采集和分析，我們可以充分考慮到這些差異，從而更準(zhǔn)確地評(píng)估每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)。在采集溫度數(shù)據(jù)時(shí)，不同網(wǎng)格可能由于所處的地形、朝向等因素的影響，其溫度變化情況會(huì)有所不同。如果以較大的線路區(qū)間為單位采集溫度數(shù)據(jù)，可能會(huì)掩蓋這些差異，導(dǎo)致對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估不夠準(zhǔn)確。而以網(wǎng)格為基本單元采集溫度數(shù)據(jù)，則能夠更準(zhǔn)確地反映每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)的實(shí)際溫度情況，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。在實(shí)際應(yīng)用中，這種鐵路網(wǎng)格的劃分方式已經(jīng)取得了顯著的成效。在某繁忙鐵路干線的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，通過(guò)將線路劃分為200m的網(wǎng)格，并以網(wǎng)格為單位采集和分析致災(zāi)因素?cái)?shù)據(jù)，成功地發(fā)現(xiàn)了多個(gè)潛在的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。這些風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)由于處于不同的網(wǎng)格，其致災(zāi)因素各不相同，有的是由于鋼軌服役年限較長(zhǎng)且通過(guò)總重較大，有的是由于環(huán)境溫度變化較大且扣件松動(dòng)。通過(guò)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的準(zhǔn)確定位和針對(duì)性分析，鐵路部門(mén)及時(shí)采取了更換鋼軌、緊固扣件等措施，有效降低了鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)，保障了鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩珪惩?。?00m為基本單元將鐵路線路劃分為若干網(wǎng)格的方式，為實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)定位和動(dòng)態(tài)管理提供了有力的支持。通過(guò)這種方式，我們能夠更加準(zhǔn)確地識(shí)別鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)空位置，為鐵路部門(mén)制定科學(xué)合理的風(fēng)險(xiǎn)防范策略提供更加可靠的依據(jù)，從而有效保障鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩头€(wěn)定。4.3數(shù)據(jù)的選擇與處理為了構(gòu)建基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型，確保模型的準(zhǔn)確性和可靠性，數(shù)據(jù)的選擇與處理是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。本研究主要從鐵路相關(guān)的設(shè)備臺(tái)賬、檢測(cè)數(shù)據(jù)、維修記錄以及環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗、去噪和歸一化處理，以使其滿足ANFIS模型訓(xùn)練和計(jì)算的要求。在數(shù)據(jù)選擇方面，設(shè)備臺(tái)賬數(shù)據(jù)包含了鋼軌的基本信息，如鋼軌的型號(hào)、生產(chǎn)廠家、出廠日期、鋪設(shè)位置等，這些信息對(duì)于了解鋼軌的初始狀態(tài)和服役歷史具有重要意義。通過(guò)分析設(shè)備臺(tái)賬數(shù)據(jù)，可以確定鋼軌的服役年限，從而判斷其是否存在超期服役的情況，這是影響鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)關(guān)鍵因素。檢測(cè)數(shù)據(jù)則涵蓋了鋼軌探傷檢測(cè)結(jié)果、軌道幾何尺寸檢測(cè)數(shù)據(jù)等。鋼軌探傷檢測(cè)能夠發(fā)現(xiàn)鋼軌內(nèi)部的裂紋、缺陷等問(wèn)題，而軌道幾何尺寸檢測(cè)數(shù)據(jù)可以反映軌道的平順性，如軌距、水平、高低等參數(shù)的變化，這些數(shù)據(jù)對(duì)于評(píng)估鋼軌的健康狀況和潛在風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。維修記錄詳細(xì)記錄了鋼軌的維修歷史，包括維修時(shí)間、維修內(nèi)容、更換的零部件等信息，通過(guò)分析維修記錄，可以了解鋼軌在服役過(guò)程中所經(jīng)歷的維護(hù)措施，以及是否存在維修不及時(shí)或維修質(zhì)量不高的情況，這些因素都與鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)。環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括溫度、濕度、降雨量等環(huán)境參數(shù)，這些數(shù)據(jù)反映了鋼軌所處的外部環(huán)境條件，如前文所述，溫度變化和濕度影響是導(dǎo)致鋼軌折斷的重要環(huán)境因素，因此環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)于模型的構(gòu)建不可或缺。在獲取數(shù)據(jù)后，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗工作。數(shù)據(jù)清洗主要是處理數(shù)據(jù)中的缺失值、重復(fù)值和異常值。對(duì)于缺失值，如果缺失值比例較小，且對(duì)模型訓(xùn)練影響不大，可以直接刪除包含缺失值的記錄。但如果缺失值比例較大，直接刪除會(huì)導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)丟失，影響模型的準(zhǔn)確性，此時(shí)需要采用合適的方法進(jìn)行填充。對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)，如鋼軌的通過(guò)總重、服役年限等，可以使用均值、中位數(shù)等統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行填充。假設(shè)某段鋼軌的通過(guò)總重?cái)?shù)據(jù)存在缺失值，通過(guò)計(jì)算其他類似路段鋼軌通過(guò)總重的均值，用該均值對(duì)缺失值進(jìn)行填充。對(duì)于類別型數(shù)據(jù)，如鋼軌的生產(chǎn)廠家、型號(hào)等，可以使用眾數(shù)進(jìn)行填充。處理重復(fù)值時(shí)，通過(guò)比較數(shù)據(jù)記錄的各個(gè)字段，刪除完全相同的重復(fù)記錄，以避免重復(fù)數(shù)據(jù)對(duì)模型訓(xùn)練的干擾。在處理異常值方面，采用基于統(tǒng)計(jì)方法的Z-score法和基于IQR（四分位數(shù)間距）的方法?；赯-score法，計(jì)算數(shù)據(jù)的Z-score值，對(duì)于Z-score絕對(duì)值大于某個(gè)閾值（通常取3）的數(shù)據(jù)點(diǎn)，判定為異常值并進(jìn)行處理，如刪除或修正?；贗QR的方法，計(jì)算數(shù)據(jù)的四分位數(shù)Q1和Q3，確定四分位數(shù)間距IQR=Q3-Q1，然后根據(jù)IQR確定數(shù)據(jù)的上下界，將超出上下界的數(shù)據(jù)點(diǎn)視為異常值進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)去噪也是數(shù)據(jù)處理的重要環(huán)節(jié)。雖然數(shù)據(jù)去噪通常更多應(yīng)用于信號(hào)處理領(lǐng)域，但在本研究中，去除異常值等操作也可以看作是一種數(shù)據(jù)去噪。對(duì)于一些波動(dòng)較大的數(shù)據(jù)，如溫度數(shù)據(jù)在短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)異常的劇烈變化，通過(guò)移動(dòng)平均濾波等方法進(jìn)行平滑處理。假設(shè)采集到的溫度數(shù)據(jù)存在噪聲，采用移動(dòng)平均濾波，設(shè)置窗口大小為3，對(duì)溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行滾動(dòng)平均計(jì)算，得到平滑后的溫度數(shù)據(jù)，以消除噪聲對(duì)模型的影響。為了使不同特征的數(shù)據(jù)具有可比性，提高模型的訓(xùn)練效果，還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。采用最小-最大歸一化（Min-MaxScaling）和Z-分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化（Z-scoreStandardization）方法。最小-最大歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x為原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別為數(shù)據(jù)的最小值和最大值。對(duì)于鋼軌的通過(guò)總重?cái)?shù)據(jù)，通過(guò)最小-最大歸一化處理，將其映射到[0,1]區(qū)間，使得該數(shù)據(jù)與其他特征數(shù)據(jù)在同一尺度上進(jìn)行比較和分析。Z-分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化則是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，公式為x_{norm}=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中\(zhòng)mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為標(biāo)準(zhǔn)差。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，能夠有效避免因數(shù)據(jù)尺度差異較大而導(dǎo)致的模型訓(xùn)練偏差，提高模型的性能和泛化能力。4.4模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)4.4.1輸入輸出變量數(shù)量和隸屬度函數(shù)的確定本研究構(gòu)建的基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型，輸入變量涵蓋了全面且關(guān)鍵的鋼軌折斷致災(zāi)因素。根據(jù)前文對(duì)致災(zāi)因素的詳細(xì)分析，共確定了12個(gè)輸入變量，分別從人、設(shè)備、環(huán)境、管理四個(gè)維度進(jìn)行考量。在人的因素方面，包含操作人員違規(guī)操作和探傷人員檢測(cè)失誤兩個(gè)變量，這兩個(gè)變量直接反映了人員行為對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的影響。操作人員違規(guī)操作可能導(dǎo)致鋼軌安裝、維護(hù)不當(dāng)，從而增加折斷風(fēng)險(xiǎn)；探傷人員檢測(cè)失誤則可能使鋼軌內(nèi)部的隱患無(wú)法及時(shí)被發(fā)現(xiàn)，進(jìn)而引發(fā)折斷事故。設(shè)備因素中納入了鋼軌母材和冶煉澆鑄加工質(zhì)量、鋼軌焊縫質(zhì)量、扣件松動(dòng)、軌枕失效以及道岔設(shè)備故障五個(gè)變量。鋼軌母材和冶煉澆鑄加工質(zhì)量直接決定了鋼軌的初始性能，若存在質(zhì)量問(wèn)題，如內(nèi)部氣孔、雜物等，會(huì)在使用過(guò)程中逐漸發(fā)展為疲勞損傷，增加折斷風(fēng)險(xiǎn)；鋼軌焊縫質(zhì)量不良，如存在黑核、夾雜、氣孔等缺陷，在列車(chē)荷載作用下容易被拉斷；扣件松動(dòng)會(huì)使鋼軌與軌枕連接不穩(wěn)定，增加鋼軌的振動(dòng)和應(yīng)力，加速其損壞；軌枕失效會(huì)削弱對(duì)鋼軌的支撐作用，改變鋼軌的受力狀態(tài)，導(dǎo)致折斷風(fēng)險(xiǎn)上升；道岔設(shè)備故障會(huì)使列車(chē)通過(guò)時(shí)產(chǎn)生額外的沖擊力和振動(dòng)，對(duì)鋼軌造成損害。環(huán)境因素包含溫度變化、濕度影響和自然災(zāi)害三個(gè)變量。溫度變化會(huì)導(dǎo)致鋼軌熱脹冷縮，在內(nèi)部產(chǎn)生應(yīng)力，當(dāng)溫度過(guò)低時(shí)，鋼軌材質(zhì)變脆，韌性下降，抵抗裂紋擴(kuò)展的能力減弱，增加折斷風(fēng)險(xiǎn)；濕度影響會(huì)使鋼軌表面生銹，削弱其有效截面面積，降低承載能力，同時(shí)改變表面應(yīng)力分布，加速裂紋產(chǎn)生和擴(kuò)展；自然災(zāi)害如地震、洪水等可能直接破壞鐵路線路，使鋼軌發(fā)生變形、移位，從而導(dǎo)致折斷。管理因素方面則包括維修計(jì)劃不合理和安全管理制度不完善兩個(gè)變量。維修計(jì)劃不合理，如維修周期過(guò)長(zhǎng)或維修內(nèi)容不全面，會(huì)使鋼軌的潛在問(wèn)題得不到及時(shí)解決，積累到一定程度就可能引發(fā)折斷；安全管理制度不完善，會(huì)導(dǎo)致工作人員安全意識(shí)淡薄，違規(guī)操作行為增多，從而增加鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)。輸出變量為鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性，其取值范圍設(shè)定在[0,1]之間。0表示鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件幾乎不可能發(fā)生，1則表示鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件極有可能發(fā)生。通過(guò)這樣的設(shè)定，能夠直觀地反映出不同情況下鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的程度。在隸屬度函數(shù)的選擇上，充分考慮到各輸入變量的特點(diǎn)和實(shí)際情況，采用了高斯型隸屬度函數(shù)。高斯型隸屬度函數(shù)的表達(dá)式為\mu(x)=\exp\left(-\frac{(x-c)^2}{2\sigma^2}\right)，其中x為輸入變量，c為隸屬度函數(shù)的中心，\sigma為寬度參數(shù)。對(duì)于操作人員違規(guī)操作這一輸入變量，根據(jù)實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)，確定隸屬度函數(shù)的中心c和寬度參數(shù)\sigma。若統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)操作人員違規(guī)操作次數(shù)在某個(gè)數(shù)值附近時(shí)，鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)明顯增加，可將該數(shù)值作為中心c，再根據(jù)數(shù)據(jù)的離散程度確定寬度參數(shù)\sigma。通過(guò)合理調(diào)整這兩個(gè)參數(shù)，可以使隸屬度函數(shù)更好地反映輸入變量與模糊集合之間的關(guān)系。例如，對(duì)于溫度變化這一輸入變量，根據(jù)歷史溫度數(shù)據(jù)和鋼軌折斷事故的相關(guān)性分析，確定在某一溫度區(qū)間內(nèi)，鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)較高，將該溫度區(qū)間的中間值作為中心c，以反映溫度對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的影響。通過(guò)這種方式，能夠更準(zhǔn)確地描述各輸入變量的模糊特性，為后續(xù)的模糊推理提供可靠的基礎(chǔ)。4.4.2輸入變量空間劃分為了更有效地處理輸入變量與輸出變量之間的復(fù)雜關(guān)系，本研究對(duì)輸入變量空間進(jìn)行了細(xì)致的劃分。每個(gè)輸入變量都被劃分為三個(gè)模糊集合，分別為“低”“中”“高”，以此來(lái)描述輸入變量的不同狀態(tài)對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性的影響。對(duì)于操作人員違規(guī)操作這一輸入變量，若違規(guī)操作次數(shù)較少，將其劃分為“低”模糊集合；若違規(guī)操作次數(shù)處于中等水平，劃分為“中”模糊集合；若違規(guī)操作次數(shù)較多，則劃分為“高”模糊集合。以具體數(shù)據(jù)為例，假設(shè)在一段時(shí)間內(nèi)，統(tǒng)計(jì)得到操作人員違規(guī)操作次數(shù)的范圍為0-10次，其中0-3次為“低”水平，4-7次為“中”水平，8-10次為“高”水平。通過(guò)這樣的劃分，能夠清晰地反映出操作人員違規(guī)操作程度與鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。當(dāng)違規(guī)操作次數(shù)處于“高”水平時(shí)，根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析，鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性會(huì)顯著增加。對(duì)于鋼軌母材和冶煉澆鑄加工質(zhì)量這一輸入變量，若質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果良好，各項(xiàng)指標(biāo)符合高標(biāo)準(zhǔn)，將其劃分為“低”模糊集合，表示因母材和加工質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致鋼軌折斷的風(fēng)險(xiǎn)較低；若質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果處于中等水平，存在一些小的瑕疵但不影響正常使用，劃分為“中”模糊集合；若質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果較差，存在較多缺陷，如內(nèi)部有明顯氣孔、雜物等，劃分為“高”模糊集合，此時(shí)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。對(duì)于溫度變化這一輸入變量，若溫度變化在較小范圍內(nèi)，對(duì)鋼軌的影響較小，劃分為“低”模糊集合；若溫度變化處于中等范圍，可能會(huì)使鋼軌產(chǎn)生一定的應(yīng)力，但尚未達(dá)到危險(xiǎn)程度，劃分為“中”模糊集合；若溫度變化較大，如在寒冷地區(qū)的冬季，溫度急劇下降，會(huì)使鋼軌材質(zhì)變脆，劃分為“高”模糊集合，此時(shí)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)明顯增加。通過(guò)對(duì)每個(gè)輸入變量進(jìn)行這樣的模糊集合劃分，能夠更全面、準(zhǔn)確地描述輸入變量的不同狀態(tài)，從而使模型能夠更精細(xì)地處理輸入變量與輸出變量之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。這種劃分方式充分考慮了各致災(zāi)因素對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)的不同影響程度，為后續(xù)的模糊推理和模型計(jì)算提供了更豐富、準(zhǔn)確的信息，有助于提高模型對(duì)鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算的準(zhǔn)確性和可靠性。4.4.3模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析本研究構(gòu)建的基于ANFIS的鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性計(jì)算模型采用了五層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，各層之間緊密協(xié)作，共同完成從輸入變量到輸出結(jié)果的復(fù)雜計(jì)算過(guò)程。輸入層作為模型與外部數(shù)據(jù)的接口，承擔(dān)著接收輸入數(shù)據(jù)并將其傳遞到下一層的重要任務(wù)。該層包含12個(gè)節(jié)點(diǎn)，與12個(gè)輸入變量一一對(duì)應(yīng)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)僅負(fù)責(zé)接收相應(yīng)輸入變量的數(shù)據(jù)值，并原封不動(dòng)地將其傳遞給隸屬度函數(shù)層。例如，當(dāng)輸入操作人員違規(guī)操作次數(shù)這一變量時(shí)，輸入層中對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)會(huì)準(zhǔn)確接收該數(shù)據(jù)，并將其傳遞給后續(xù)處理環(huán)節(jié)，確保輸入數(shù)據(jù)能夠順利進(jìn)入模型進(jìn)行分析。隸屬度函數(shù)層是對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在這一層中，每個(gè)輸入變量的每個(gè)模糊集合都對(duì)應(yīng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)，由于每個(gè)輸入變量被劃分為三個(gè)模糊集合，所以該層共有12\times3=36個(gè)節(jié)點(diǎn)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)依據(jù)預(yù)先確定的高斯型隸屬度函數(shù)，計(jì)算輸入變量屬于相應(yīng)模糊集合的隸屬度。對(duì)于操作人員違規(guī)操作次數(shù)這一輸入變量，若其值為5次，根據(jù)隸屬度函數(shù)的計(jì)算，它在“低”模糊集合中的隸屬度可能為0.2，在“中”模糊集合中的隸屬度可能為0.7，在“高”模糊集合中的隸屬度可能為0.1。通過(guò)這樣的計(jì)算，將精確的數(shù)值轉(zhuǎn)換為模糊信息，為后續(xù)的模糊推理提供了基礎(chǔ)。規(guī)則層是模型進(jìn)行模糊推理的核心部分，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一條模糊規(guī)則。根據(jù)模糊集合的組合，該層共有3^{12}=531441條規(guī)則，即有531441個(gè)節(jié)點(diǎn)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)通過(guò)計(jì)算所有輸入隸屬度的乘積來(lái)確定規(guī)則的激活強(qiáng)度。例如，對(duì)于一條規(guī)則“如果操作人員違規(guī)操作（高）且鋼軌母材和冶煉澆鑄加工質(zhì)量（高）且溫度變化（高）……，那么鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性（高）”，在規(guī)則層中，會(huì)將操作人員違規(guī)操作在“高”模糊集合中的隸屬度、鋼軌母材和冶煉澆鑄加工質(zhì)量在“高”模糊集合中的隸屬度、溫度變化在“高”模糊集合中的隸屬度等所有相關(guān)輸入變量在對(duì)應(yīng)模糊集合中的隸屬度相乘，得到該規(guī)則的激活強(qiáng)度。這個(gè)激活強(qiáng)度反映了該規(guī)則在當(dāng)前輸入條件下的適用程度，激活強(qiáng)度越高，說(shuō)明該規(guī)則對(duì)輸出結(jié)果的影響越大。歸一化層的主要作用是對(duì)規(guī)則層計(jì)算得到的所有規(guī)則的激活強(qiáng)度進(jìn)行歸一化處理，使它們的總和為1。該層同樣有531441個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)對(duì)規(guī)則層中對(duì)應(yīng)規(guī)則的激活強(qiáng)度進(jìn)行歸一化計(jì)算。假設(shè)規(guī)則層計(jì)算得到三條規(guī)則的激活強(qiáng)度分別為w_1=0.3，w_2=0.5，w_3=0.2，那么在歸一化層中，會(huì)計(jì)算得到\bar{w}_1=\frac{0.3}{0.3+0.5+0.2}=0.3，\bar{w}_2=\frac{0.5}{0.3+0.5+0.2}=0.5，\bar{w}_3=\frac{0.2}{0.3+0.5+0.2}=0.2。通過(guò)歸一化處理，能夠更清晰地比較不同規(guī)則對(duì)輸出結(jié)果的影響程度，避免某些規(guī)則的激活強(qiáng)度過(guò)大或過(guò)小而對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生不合理的影響。輸出層是模型的最終處理環(huán)節(jié)，它根據(jù)歸一化層得到的歸一化激活強(qiáng)度和每條規(guī)則的輸出，通過(guò)加權(quán)求和的方式計(jì)算并組合得到最終輸出。該層僅有1個(gè)節(jié)點(diǎn)，代表鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件可能性。假設(shè)每條規(guī)則的輸出為y_i，歸一化后的激活強(qiáng)度為\bar{w}_i，則最終輸出y=\sum_{i=1}^{531441}\bar{w}_iy_i。在實(shí)際計(jì)算中，通過(guò)對(duì)大量規(guī)則輸出的加權(quán)求和，得到一個(gè)在[0,1]之間的數(shù)值，該數(shù)值即為鋼軌折斷風(fēng)險(xiǎn)事件