公开(公告)号：CN111859676B

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202010718442.5

申请日：2020-07-23

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 张庆铼 ,  朱胜阳 ,  袁占东 ,  蔡成标 ,  翟婉明

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/02 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62 ,  G01M5/00

Abstract: 本发明涉及轨道交通技术领域，目的是提供一种针对浮置板轨道钢弹簧损伤的智能检测方法，包括下列步骤：S1：根据相关参数构建车辆‑浮置板轨道耦合动力学仿真模型；S2:利用上述仿真模型计算多种情景下的浮置板振动加速度，将计算结果构建成一个大数据集；S3：建立包含残差学习思想的一维卷积神经网络，利用所构建的数据集对神经网络进行训练，参数优化及性能测试；S4：设计与该网络相匹配的传感器布置方案；S5：设计适用于多种情景下的检测任务的数据集构建方案；S6：在地铁线路目标区段的轨道板上开展实验，结合传感器布置方案与数据集构建方案，构建实测大数据集，对利用仿真数据训练的神经网络进行迁移学习，使该网络具备识别实测数据的能力。

公开(公告)号：CN111859676A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010718442.5

申请日：2020-07-23

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 张庆铼 ,  朱胜阳 ,  袁占东 ,  蔡成标 ,  翟婉明

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/02 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62 ,  G01M5/00

Abstract: 本发明涉及轨道交通技术领域，目的是提供一种针对浮置板轨道钢弹簧损伤的智能检测方法，包括下列步骤：S1：根据相关参数构建车辆-浮置板轨道耦合动力学仿真模型；S2:利用上述仿真模型计算多种情景下的浮置板振动加速度，将计算结果构建成一个大数据集；S3：建立包含残差学习思想的一维卷积神经网络，利用所构建的数据集对神经网络进行训练，参数优化及性能测试；S4：设计与该网络相匹配的传感器布置方案；S5：设计适用于多种情景下的检测任务的数据集构建方案；S6：在地铁线路目标区段的轨道板上开展实验，结合传感器布置方案与数据集构建方案，构建实测大数据集，对利用仿真数据训练的神经网络进行迁移学习，使该网络具备识别实测数据的能力。