Application of neural networks in evaluation of railway track quality condition

Javad Sadeghi; Hossein Askarinejad

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Application of neural networks in evaluation of railway track quality condition

机译：神经网络在铁路轨道质量状态评价中的应用

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Due to the significant costs and time consumed for track visual inspections, most railway industries rely only on geometry data obtained from automated inspections for the assessments of railway track quality conditions. This is the main limitation of the current practices, which may lead to inappropriate determinations of maintenance and repair schedules. This research attempts to rectify this deficiency by developing a methodology for the establishment of correlations between the track structural conditions and the data obtained from automated inspections. The aim is to provide the possibility of having a rational understanding of the structural defects of track (the causes of track irregularities) without conducting visual inspections. Neural network technique is implemented for this purpose. A vast amount of field data obtained from comprehensive visual and automated inspections of different railways are utilized to develop the neural network models. The results obtained in this research reveals that the neural network technique has a very good capability in establishing correlations between track geometrical defects and track structural problems. The application of the developed models in a number of railway tracks indicates that the proposed methodology is an effective approach in the prediction of track structural defects.

机译：由于用于轨道视觉检查的大量成本和时间，大多数铁路行业仅依靠从自动检查中获得的几何数据来评估铁路轨道质量状况。这是当前实践的主要局限性，可能导致维护和修理计划的确定不当。这项研究试图通过开发一种方法来纠正这种缺陷，该方法用于建立轨道结构条件与从自动检查获得的数据之间的相关性。目的是在不进行视觉检查的情况下提供对轨道的结构缺陷（轨道不规则的原因）的合理理解的可能性。为此实现了神经网络技术。从不同铁路的全面视觉和自动检查获得的大量现场数据被用于开发神经网络模型。这项研究获得的结果表明，神经网络技术在建立轨道几何缺陷与轨道结构问题之间的相关性方面具有非常好的能力。所开发的模型在许多铁路轨道中的应用表明，所提出的方法是预测轨道结构缺陷的有效方法。

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来源
《Journal of Mechanical Science and Technology》 |2012年第1期|p.113-122|共10页
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Javad Sadeghi; Hossein Askarinejad;
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