【摘 要】
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针对传统的基于深度学习的扣件状态检测方法对偏移扣件检测困难的问题,提出了一种基于改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)的铁路扣件状态检测方法。首先通过现场试验建立图像数据集,并对图像进行标注;然后利用该数据集建立基于Mask R-CNN的扣件状态检测方法,提取扣件位置并进行分割;最后针对偏移扣件,采用最小外接矩形法改进Mask R-CNN的输出层,获取扣件角度信息,以提高偏移扣件检测的准
【机 构】
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北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51975038),北京市教育委员会科技计划(KM202010016003),北京市博士后工作经费资助项目(2019-98)。
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针对传统的基于深度学习的扣件状态检测方法对偏移扣件检测困难的问题,提出了一种基于改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)的铁路扣件状态检测方法。首先通过现场试验建立图像数据集,并对图像进行标注;然后利用该数据集建立基于Mask R-CNN的扣件状态检测方法,提取扣件位置并进行分割;最后针对偏移扣件,采用最小外接矩形法改进Mask R-CNN的输出层,获取扣件角度信息,以提高偏移扣件检测的准确率。经在京沪高速铁路试验段现场测试,采用本文方法能够对偏移扣件进行有效检测,并且检出率和准确率均较高。
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建立重载轨道结构有限元模型,分析了列车荷载作用下,不同枕下垫板刚度、不同道床厚度条件下铺设弹性轨枕对重载铁路有砟轨道结构受力及变形特征的影响,并与铺设普通轨枕地段进行了对比。结果表明:枕下垫板刚度对有砟轨道结构受力和变形特征影响较大,随着枕下垫板刚度增大,钢轨的垂向位移逐渐减小,钢轨支点反力、道床垂向位移、道床与基底的垂向应力非线性增大;对于重载铁路,枕下垫板刚度在70~100 kN/mm取值既可控制钢轨垂向位移不超过1.8 mm,又可减轻轨道部件受力、延长道床养护维修周期;道床厚度相同条件下弹性轨枕地段
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