期刊简介
《铁道工务》于2023年10月创刊，为双月刊，国内统一连续出版物号为CN 10-1921/U，国际标准连续出版物号为ISSN 2097-3527。是工务领域集权威性、专业性、技术性为一体的专业期刊，由中国国家铁路集团有限公司主管，中国铁道学会工务委员会专业管理，中国铁道出版社有限公司主办并负责稿件征集、出版和发行。致力于为工务工作者搭建一个互相启发借鉴、总结规律、共同进步的交流平台，以服务铁路高质量发展，促进学术交流，助力铁路养护维修技术的普及、提高与进步。主要栏目包括：轨道（含线路、道岔、钢轨等）、桥隧、路基与防洪、机械、工务综合（含管理、信息化、房建等）、工匠大师创新室、技术园地等。
铁路基层企业人才培养“1+N”体系建设的探索与实践
寇东华;邓鹏飞;本文基于铁路基层企业自身特点和发展需求,开展企业人才培养的探索和实践。首先,通过调研,明确铁路基层企业教育培训、人才队伍建设存在的痛点:学用脱节严重、工学矛盾突出、内生动力不足。其次,通过试点并实践,固化了铁路基层企业人才培养“1”模式,“1”模式有两个含义,第一个含义是一个主导,由单位主导对青年骨干进行集中培训;第二个含义是一个中心:职工会干、班组长会管、标准化贯穿始终。经过试验并推广,构建了“1+N”人才培养体系,“N”也有两个含义,第一个含义是段、车间、工区三级联动,共同发力;第二个含义是各种类型,包括线路工、桥隧工等不同工种及适应性培训、技能竞赛等不同类别。最后,总结成效及创新点,并指出存在的不足和对未来的展望。
普速铁路型钢混凝土桥轨下基础劣化整治方法及实践
曹鹏;叶梅;本文在分析型钢混凝土桥轨下基础(承轨槽)压溃、轨道电路红光带、轨面几何尺寸不良等问题成因的基础上,提出了凿除轨下基础,采用自密实微膨胀钢筋混凝土重建基础的方法,并使用轨下基础快速重建点位模架,提高了作业效率,克服了作业时间限制的困难。以轨下基础劣化整治为例,验证了该整治方法的可行性,实际应用表明该方法具备施工周期短、造价低、安全性高的优点。
高速铁路曲线钢轨疲劳裂纹综合维修方案研究
金琳涵;邱原;王伟;闫地;刘雷雨;刘永乾;为解决某高速铁路曲线钢轨疲劳裂纹等疲劳伤损问题,结合R1 000 m曲线钢轨廓形、病害和实测车轮踏面数据,设计了XM-1800K钢轨铣磨车和GMC-96X钢轨打磨车综合维修方案,即先通过钢轨铣磨去除深度1.5 mm以上的疲劳裂纹,再通过钢轨打磨修复钢轨廓形,使轮轨关系达到良好匹配状态,最后对铣磨、打磨前后钢轨裂纹深度、钢轨磨耗和动力学指标进行了对比分析。结果表明:综合维修后,曲线钢轨疲劳裂纹基本完全去除,钢轨廓形GQI和各项验收指标全部达到优良水平,钢轨磨耗远低于轻伤标准,轮轨力、轮轨蠕滑和磨耗指数明显降低。实施的综合维修方案在消除钢轨病害的前提下避免了更换钢轨,降低了维修成本,为高速铁路钢轨疲劳裂纹治理提供了参考依据。
基于轨面状态评估的重载铁路打磨策略研究
范友岗;综合分析重载铁路钢轨状态,依据钢轨表面状态安排打磨策略,可实现打磨资源的精准分配。本文以太原局集团公司管内的重载铁路为例,根据廓形质量、光带质量、病害情况、近次打磨后的通过总质量等参数,建立了基于重载铁路的钢轨表面状态评估模型。分析结果表明:基于重载铁路的钢轨表面状态评估算法能够实现不同线路、不同单元的状态分级管理,针对线路综合评价指标为Ⅰ、Ⅱ等级的区间,及时安排打磨后提升为Ⅲ、Ⅳ等级,线路的整体质量提升明显。此外,基于重载铁路的状态评估方法,不仅为阶段性集中修提供打磨策略,也为打磨资源的合理分配、线路病害的精准治理提供依据,为全面实现重载铁路的“状态修”奠定基础。
基于SSA-GA-BP神经网络模型的钢轨磨耗预测分析
冉强;何哲;范一杰;秦佳伟;马亚腾;胡文;为实现钢轨磨耗量的精准预测,本文提出一种通过麻雀搜索算法(SSA)和遗传算法(GA)优化BP神经网络的钢轨磨耗预测模型(即SSA-GA-BP神经网络模型)。以某铁路上半径400 m曲线为例,基于磨耗量监测数据进行模型的适应性分析。结果表明,SSA-GA-BP神经网络模型克服了BP神经网络随机选取初始权值和阈值的缺陷,预测精度高于单BP模型、SSA-GA模型和GA-BP模型。在侧面磨耗数据测试集上的均方根误差RMSE为0.15 mm,平均绝对误差MAE为0.14 mm,平均绝对百分比误差MAPE为3.89%;SSA-GA优化算法提高了BP神经网络的预测精度和收敛速度;在另一组垂直磨耗数据集和侧面磨耗数据集上的预测绝对误差均小于0.2 mm,相对误差均小于6%。本文所提出的模型能较准确地反映钢轨磨耗的发展规律,可为后续钢轨维修提供更科学依据。
公告栏
网站访问量
今日访问量: 0
友情链接
