基于 CNN 的学习算法利用“SmartGrid”实现实时检测铁路道砟完整性后印本

Real-Time Detection of Railroad Ballast Integrity Using SmartGrid and CNN-Based Learning Algorithms

作者： 邹美涛 ¹ 曾昆 ¹ 李麒 ¹
作者单位：

1. 同济大学土木工程学院, 上海 200092
提交时间：2025-07-29 19:11:11

摘要: 铁路无砟轨道是保持轨道稳定和延长使用寿命的关键。然而，由于沉降、蔓延和结垢等原因，无砟轨道的有效性可能会受到影响，从而影响列车的安全运行。为了应对这一挑战，本研究开发了智能检测设备 "SmartGrid"，并提出了一种基于检测数据的机器学习方法来监测设备的波形，从而实现智能无砟轨道完整性检测。在机器学习中，实验数据被分为测试组和验证组，并被放入CNN算法中进行学习和分类。数据实验结果表明，SmartGrid 可较为精准的区分轨道道闸是否结垢，可运用于工程中大范围检测轨道道闸完整性。

SmartGrid 轨道道砟 CNN 检测设备

分类： 矿山工程技术 >> 矿山地质学
投稿状态： 已投稿会议
引用： ChinaXiv:202508.00146 (或此版本 ChinaXiv:202508.00146V1)
DOI:10.12074/202508.00146
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202508.00146
推荐引用方式： 邹美涛,曾昆,李麒.基于 CNN 的学习算法利用“SmartGrid”实现实时检测铁路道砟完整性.中国科学院科技论文预发布平台.[DOI:10.12074/202508.00146] (点此复制)

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2025-07-29 19:11:11

ChinaXiv:202508.00146V1

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