我国高速铁路钢轨现状及技术展望
摘要：经过十余年的研究和发展，我国高速铁路钢轨标准和质量达到了世界先进水平。高速轮轨匹配关系的研究及应用结果表明：适当地提高车轮硬度，能够延长轮轨部件的使用寿命，与其他2种钢轨型面相比，60N廓形适应性更佳，有效改善了动车组运行性能。高速铁路钢轨的服役性能表现为，大半径曲线和直线钢轨磨耗较小，高速铁路钢轨主要伤损形式表现为擦伤、硌伤以及波磨等。智能运维和适应更高速度将是我国高速铁路钢轨技术的重点发展方向。
轨道交通机器人应用研究进展
摘要：总结了机器人技术在轨道交通的装备制造、运维巡检、运营服务3个方面的应用，结合智能机器人技术在该领域的发展现状，总结了机器人的核心技术挑战，提出了未来机器人技术与轨道交通融合发展的方向。
重型磁悬浮转子跌落保护轴承失效机理
摘要：国家重点研发计划《高速精密悬浮轴承》对保护轴承跌落承载能力的要求是：转子质量不小于３０００ｋｇ，跌落转速不小于３０００ｒ／ｍｉｎ，抗跌落次数不小于１０。基于此开展了对保护轴承设计研发及跌落失效机理的研究。提出了两种适用于跌落工况的陶瓷球混合保护轴承方案：满装球无保持架方案和非满装球带保持架方案。搭建了包含动力学、热学在内的转子跌落仿真模型，对不同方案跌落过程的受力和发热过程进行了仿真。将保护轴承安装到试验台架中进行测试，验证了仿真模型的有效性。在测试中发现无保持架保护轴承发生严重失效。对失效轴承的损伤情况进行观察和检测，发现由于滚动体间摩擦因数大，滚动体发生卡死现象，使滚动体与滚道、内圈与转子间发生持续干摩擦，造成内圈严重烧伤与磨损。
多模态深度学习在钢轨顶面伤损检测中的应用研究综述
摘要：针对基于深度学习的多模态钢轨顶面伤损检测问题，分析使用多模态数据进行病害识别的优势，阐述多模态深度学习的最新成果及其在钢轨顶面伤损检测中的应用，并明确基于深度学习的多模态病害检测面临的挑战和未来的研究方向。从多模态联合与协同特征表示、多模态显式对齐与隐式对齐以及不同方式的多模态融合方法等方面分析多模态深度学习基本理论和研究现状；结合钢轨振动信号、巡检图像和三维点云等多模态数据，梳理当前最新的基于深度学习的不同模态间数据融合算法和病害检测方法。结果表明：针对钢轨多模态数据，当前研究方向主要有多模态表示、多模态对齐和多模态融合3 种与识别检测有关的方法；针对基于深度学习的多模态钢轨顶面伤损检测，当前研究主要包含振动信号与巡检图像融合检测、灰度图像数据与三维点云数据融合检测方法；总体上，使用多模态深度学习技术对钢轨进行病害识别能有效提高准确率，在一定程度上排除错检的情况。对钢轨的多模态数据基于增强语义的共享性和互补性学习特征表示、结合特征点对齐和隐式对齐的混合对齐模型、基于转换器网络的多模态融合检测以及缺失模态融合检测会成为钢轨顶面伤损检测未来研究方向，将为工程应用提供有价值的参考。
大跨度铁路悬索桥时变变形对高速列车行车平稳性影响
摘要：大跨度柔性体系悬索桥在温度荷载、列车荷载等时变荷载作用下将产生明显的竖向变形。为研究大跨度铁路悬索桥时变变形对高速列车行车平稳性的影响，以某主跨1 092 m 的大跨度铁路悬索桥为研究对象，基于车-线-桥耦合振动分析理论，从时域和频域2 个角度开展大跨度铁路悬索桥时变变形影响下桥上轨道静、动态几何形位及其对行车平稳性影响研究。结果表明：桥梁时变变形对轨道静态与动态几何形位的影响差异主要体现在高低不平顺幅值及最大幅值发生位置，且频域影响范围主要体现在波长110 m 以上；120 和200 m 2 种截止波长下桥上轨道高低不平顺对车体竖向加速度影响差异仅为3%；大跨度铁路悬索桥桥上轨道动态高低不平顺管理截止波长为120 m，建议基于列车行车平稳性，分别制定轨道高低不平顺运维标准及120 m 波长以上桥梁变形的刚度控制标准，控制大跨度铁路悬索桥时变变形下的轨道几何形位。
预氧化碳纤维增强受电弓碳滑板材料的研究
摘要：利用预氧化碳纤维（OPF）和沥青、焦炭等为原料，采用热压、焙烧等工艺制备预氧化碳纤维增强受电弓碳滑板；研究不同OPF含量受电弓碳滑板导电导热以及力学性能；利用扫描电镜（SEM）、偏光显微镜（POM）、Ｘ射线衍射仪（XRD）等仪器对复合材料内部结构进行观察。结果表明：滑板材料性能的提升与OPF/沥青间的共碳化界面以及界面处与基体中的微晶网络形成有关。OPF质量分数为1.5% 的复合材料具有较好的导电导热以及力学性能，电导率和导热系数分别为279.33S/ｃｍ 和3.37W/（ｍ·Ｋ），抗压强度和抗折分别为155.00、48.85MPa，且符合受电弓碳滑板性能要求。
轨道车辆端部吸能元件研究综述
摘要: 针对在轨道车辆被动安全防护中起着极为重要作用的端部吸能元件进行综述。列举吸能元件的主要评价指标及方法，介绍现有吸能元件的常用材料及其动态力学特性; 全面阐述常用吸能元件的结构及其吸能原理，并对典型吸能元件结构进行对比分析，阐明其吸能特性和主要影响因素; 针对当前吸能元件研究存在的局限性，并结合未来发展趋势，提出有待国内外学者进一步开展研究的方向，主要包括长行程、大容量的吸能元件设计与高效空间利用、轻量化与高性能材料的应用、吸能过程的可控性以及普适性与模块化设计等。
高铁轴承钢的技术质量特性识别及重点研制方向
摘要：从相关标准规范、主要故障模式及在用轴承技术状态等多个维度对高铁轴箱轴承用钢的技术性能要求进行了梳理，进而对其核心技术质量特性进行了识别，即“强韧性、抗疲劳、耐磨性”，并对自主化研制高铁轴承钢的技术路线及改进方向给出了建议。在现阶段，集成渗碳钢与“真空脱气+电渣重熔”冶炼方法的优势，是最具合理性与可行性的解决方案。
基于深度学习的列车车轴缺陷超声检测
摘要：针对列车车轴超声检测中缺陷（特别是微小缺陷）检出率和检测效率低的问题，提出了一种基于深度学习的列车车轴缺陷超声检测方法，在YOLO v5s网络的基础上，改进特征提取层结构并加入SE注意力机制，采用实际车轴检测数据、CIVA仿真数据和GAN生成式数据构建了数据集，并进行了验证试验。试验结果表明，通过增加仿真数据和GAN生成式数据样本，所提方法在提高实际车轴超声检测缺陷检出率的同时，可有效检出微小车轴缺陷，其检出率可达99. 25%，具有较高的应用价值和前景。
机车车身表面机器人喷涂均匀性研究
摘要：[目的]在机车喷涂油漆的过程中，涂层厚度均匀性通常依靠人工不断调节工艺参数进行控制，严重影响调试进程，且浪费了大量的人力物力。[方法]在多通道轨迹喷涂沉积厚度模型的基础上，从理论角度分析了轨迹间距对膜厚分布的影响，提出以涂层厚度最大值、最小值和极差作为最优轨迹间距的评价指标。[结果]通过仿真计算，得到了在某固定喷幅条件下膜厚极差最小的轨迹间距。实际喷涂试验证实了轨迹间距对喷涂厚度均匀性的影响与仿真结果较为一致。[结论]在重叠率为 1/3左右的情况下，膜厚均匀性最好。
