CN115305753B - 一种钢轨廓形快速预测方法、系统 - Google Patents
一种钢轨廓形快速预测方法、系统 Download PDFInfo
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Abstract
本申请实施例提供一种钢轨廓形快速预测方法、系统。预测方法包括:获得钢轨的实际廓形;获得单个砂轮打磨面积S与打磨功率p之间的等效系数λ;根据λ,计算一定打磨功率p下的砂轮打磨面积S;根据打磨模式(θi,Pi),确定砂轮打磨端面的直线斜率k,根据打磨经验确定打磨线的最大截距(bmax)和最小截距(bmin)范围,通过中值迭代的计算方法,不断调整砂轮打磨端面直线的截距值(b)从而改变砂轮打磨端面直线与被打磨钢轨廓形相交围成的面积Sp,直至Sp与S差值的绝对值小于特定值,得到单个砂轮打磨后的磨削廓形;重复上述步骤,得到打磨后的钢轨廓形。本申请实施例利用钢轨廓形仪的数据直接进行计算提高了计算效率。
Description
技术领域
本申请涉及铁路钢轨维护技术领域,具体涉及一种钢轨廓形快速预测方法、系统。
背景技术
钢轨打磨是铁路钢轨维护的重要途径之一,目前在铁路钢轨的打磨作业施工过程中,需要凭借操作人员结合其打磨实践经验,根据目标廓形与现场钢轨损伤情况来选择打磨模式,但是这种凭借人工经验来选择打磨模式的方法不仅需要经验丰富的操作人员,而且最终打磨得到的钢轨廓形与目标廓形也不能完全吻合,因此,需要一种在钢轨打磨前对特定的打磨模式作业后的廓形进行预测的方法,为钢轨打磨作业选择合适的打磨模式提供参考。
发明内容
为了解决上述技术缺陷之一,本申请实施例提供了一种钢轨廓形快速预测方法、系统。
根据本申请实施例的第一个方面,根据本申请实施例提供的一种钢轨廓形快速预测方法,包括以下步骤:
步骤一:通过高精度廓形检测仪器获得钢轨的实际廓形;
步骤二:通过大量打磨试验获得单个砂轮打磨面积S与打磨功率p之间的等效系数λ;
步骤三:根据等效系数λ,计算一定打磨功率p下的砂轮打磨面积S;
步骤四:根据打磨模式(θi,Pi),确定砂轮打磨端面的直线斜率k,根据打磨经验确定打磨线的最大截距(bmax)和最小截距(bmin)范围,通过中值迭代的计算方法,不断调整砂轮打磨端面直线的截距值(b)从而改变砂轮打磨端面直线与被打磨钢轨廓形相交围成的面积Sp,直至Sp与S差值的绝对值小于特定值,得到单个砂轮打磨后的磨削廓形;
步骤五:对一组打磨模式中的打磨参数重复步骤一到步骤四,进行迭代运算得到打磨后的钢轨廓形。
具体的,特定值是允许误差,一般是一个非常小的值。
具体的,直线斜率k是通过打磨头的打磨角度确定的,这里调整的是截距b,快速收敛到最接近的截距b的迭代计算方法。
根据本申请实施例的第二个方面,提供了一种应用所述的钢轨廓形快速预测方法的系统,包括:
等效系数计算模块,用于根据关系函数S=λp和单个砂轮的打磨量S、打磨功率p计算等效系数λ。
计算模块,用于计算直线y=kx+b与钢轨廓形的截交面积Sp。
比对模块,用于不断比较砂轮打磨端面直线每次调整后与钢轨廓形相交围成的面积Sp与砂轮打磨量S之间的差值和特定值大小关系。
输出模块:用于输出打磨后的钢轨廓形。
根据本申请实施例的第三个方面,提供了一种电子设备,包括:存储器;处理器;以及计算机程序;
其中,所述计算机程序存储在所述存储器中,并被配置为由所述处理器执行以实现如本申请所述的方法。
根据本申请实施例的第四个方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有多条计算机指令,所述多条计算机指令用于使计算机执行本申请所述的钢轨廓形快速预测方法。
根据本申请实施例的第五个方面,提供了一种计算机程序产品,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现本申请所述的钢轨廓形快速预测方法。
采用本申请实施例提供的一种钢轨廓形快速预测方法,对钢轨打磨后的廓形进行预测,不受钢轨磨损程度和打磨模式的限制,具有良好的现场作业指导应用价值;在进行砂轮端面直线与钢轨廓形求交的同时考虑了多种特殊工况,并做分类处理,提高了钢轨打磨后廓形面积计算的精度;利用钢轨廓形仪的数据直接进行计算,无需其他处理操作,提高了计算效率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本申请实施例提供的一种钢轨廓形快速预测方法的流程图;
图2是本申请实施例提供的一种钢轨廓形快速预测方法的判断切削点情况1示意图;
图3是本申请实施例提供的一种钢轨廓形快速预测方法的判断切削点情况2示意图;
图4是本申请实施例提供的一种钢轨廓形快速预测方法的判断切削点情况3示意图;
图5是本申请实施例提供的一种钢轨廓形快速预测方法的判断切削点情况4示意图;
图6为本申请实施例提供的一种钢轨廓形快速预测方法的钢轨廓形预测结果示意图。
具体实施方式
为了使本申请实施例中的技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图对本申请的示例性实施例进行进一步详细的说明,显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是所有实施例的穷举。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在实现本申请的过程中,发明人发现,现有技术在钢轨廓形快速预测方法方面存在计算体量过大、打磨效率低的问题。
如图1所示,针对上述问题,本实施例提供了一种钢轨廓形快速预测方法,包括以下步骤:
(1)在打磨作业过程中,作业走形速度一般是确定的,假定单个砂轮的打磨量S只与打磨功率p有关,通过大量打磨样本训练得到打磨量与打磨功率之间的等效系数λ,计算得到单个砂轮的打磨量S=λp。
(2)根据经验可知,单次打磨切削深度不会超过20mm,而打磨模式中的砂轮打磨角度为-75度到45度,由于打磨后砂轮端面直线与钢轨廓形必须有交点,基于此初步设定截距b的范围,在本实施例中以顶面中心点为坐标原点建立的钢轨截面坐标系为例,设置为-20mm到90mm。
(3)选取截距b的范围的中点,设置为b值。
(5)对步骤(4)中保存的采样点的样本范围内进行积分,求得该部分的面积Sp。
(6)比较单个砂轮的打磨量S和步骤(5)中得到的截交面积Sp,如果S>Sp,则将当前的b值设置为截距范围的上限,反之将当前的b值设置为截距范围的下限。
(7)重复步骤(2)至步骤(6),直至直至|S-Sp|≤ε,得到第一个打磨角度打磨完成后的砂轮端面直线。
(8)根据步骤(7)中得到的砂轮端面直线,更新第一个打磨角度完成后的钢轨廓形。
(9)根据选用的打磨模式,不断重复上述步骤,最终输出打磨后的钢轨廓形,最终廓形如图2所示。
采用本申请的方法,对钢轨打磨后的廓形进行预测的同时考虑了多种特殊工况,提高了面积计算的精度,利用钢轨廓形仪的数据直接进行计算,无需其他处理操作,提高了计算效率。
示例性地,如图3-图6所示,所述步骤(4)中的判断方法为:判断第i个点(xi,yi)时,同时比较yi与yLi、yi+1与yL(i+1),
当yi<yLi且yi+1<yL(i+1)时,如图3所示,则舍弃点(xi,yi);
当yi>yLi且yi+1>yL(i+1)时,如图4所示,则保存点(xi,yi);
当yi>yLi且yi+1<yL(i+1)时,如图5所示,则求出过(xi,yi)、(xi+1,yi+1)两点的直线与直线L的交点(xip,yip),并保存点(xi,yi)、(xip,yip);
当yi<yLi且yi+1>yL(i+1)时,如图6所示,则求出过(xi,yi)、(xi+1,yi+1)两点的直线与直线L的交点(xip,yip),并保存点(xip,yip)。
所述步骤(5)中的积分为梯形数值积分,在积分前先对步骤(2)和步骤(3)中的点进行判断,如果不是连续的采样点则分段进行积分;积分时对x坐标进行单调性判断,如果x坐标不单调(即积分范围内不为单值函数)则舍去不单调区域,不做积分计算。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现,例如,面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在本申请的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本申请和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本申请的限制。
尽管已描述了本申请的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内,则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.一种钢轨廓形快速预测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:获得钢轨的实际廓形;
步骤二:获得单个砂轮打磨面积S与打磨功率p之间的等效系数λ;
步骤三:根据等效系数λ,计算一定打磨功率p下的砂轮打磨面积S;
步骤四:根据打磨模式(θi,Pi),确定砂轮打磨端面的直线斜率k,根据打磨经验确定打磨线的最大截距(bmax)和最小截距(bmin)范围,通过中值迭代的计算方法,不断调整砂轮打磨端面直线的截距值(b)从而改变砂轮打磨端面直线与被打磨钢轨廓形相交围成的面积Sp,直至Sp与S差值的绝对值小于特定值,得到单个砂轮打磨后的磨削廓形;
步骤五:对一组打磨模式中的打磨参数重复步骤一到步骤四,进行迭代运算得到打磨后的钢轨廓形;
所述步骤四中砂轮打磨端面直线与钢轨廓形相交围成的面积Sp为保存的采样点的积分;所述保存的采样点为被切削点;
所述切削点由钢轨廓形的采样点所对应的砂轮端面直线的值yL与所述钢轨廓形的y值比较判断获得;
所述钢轨廓形的采样点所对应的砂轮端面直线的值,与钢轨廓形的y值的比较方法,包括:
对钢轨的横截面建立的坐标系;
判断钢轨廓形第i个点(xi,yi)是磨削点时,同时比较yi与砂轮打磨端面xi横坐标对应的砂轮打磨端面直线纵坐标yLi及第i+1点对应的钢轨廓形纵坐标yi+1与砂轮打磨端面直线纵坐标yL(i+1);
当yi<yLi且yi+1<yL(i+1)时,则舍弃点(xi,yi);
当yi>yLi且yi+1>yL(i+1)时,则保存点(xi,yi);
当yi>yLi且yi+1<yL(i+1)时,则求出过(xi,yi)、(xi+1,yi+1)两点的直线与砂轮打磨端面直线L的交点(xip,yip),并保存点(xi,yi)、(xip,yip);
当yi<yLi且yi+1>yL(i+1)时,则求出过(xi,yi)、(xi+1,yi+1)两点的直线与直线L的交点(xip,yip),并保存点(xip,yip);
所述b值通过如下方法确定:初步设定截距b的最大值和最小值范围,选取截距b的范围内的中点b值;计算直线与钢轨廓形的截交面积Sp;判断|S-Sp|是否小于特定值ε;如果|S-Sp|>ε,则更新截距b的范围重复步骤三计算获得截交面积Sp;如果|S-Sp|≤ε,得到第一个打磨角度打磨完成后的砂轮端面直线b值;
更新所述截距b的范围时比较单个砂轮的打磨量S和截交面积Sp,如果S>Sp,则将当前的b值设置为截距b范围的上限,如果S<Sp,将当前的b值设置为截距范围的下限。
2.根据权利要求1所述的一种钢轨廓形快速预测方法,其特征在于,所述砂轮端面直线为y=kx+b;其中k为与砂轮打磨角度相关的打磨头端面直线斜率;b为砂轮端面直线与纵坐标的截距。
3.根据权利要求2所述的一种钢轨廓形快速预测方法,其特征在于,以顶面中心点为坐标原点建立的钢轨截面坐标系为例,所述截距b的范围大于等于-20mm小于等于90mm。
4.根据权利要求2所述的一种钢轨廓形快速预测方法,其特征在于,所述面积Sp的积分方法,包括:在积分前先对保存的采样点进行判断,如果不是连续的采样点则分段进行积分;积分时对x坐标进行单调性判断,如果x坐标不单调,即积分范围内不为单值函数,则舍去不单调区域,不做积分计算。
5.根据权利要求1所述的一种钢轨廓形快速预测方法,其特征在于,钢轨廓形由钢轨廓形仪输出的离散数据拟合获得。
6.根据权利要求1所述的一种钢轨廓形快速预测方法,其特征在于,所述步骤二:在打磨作业过程中,作业走形速度是确定的,假定单个砂轮的打磨量S只与打磨功率p有关,构建单个砂轮打磨量S与打磨功率p之间的关系函数S=λp获得等效系数λ。
7.根据权利要求1所述的一种钢轨廓形快速预测方法,其特征在于,所述步骤四中打磨参数包括砂轮打磨角度。
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钢轨快速打磨车与传统打磨车的比较及结合方法;王世海等;《科技创新导报》;20190911;第16卷(第26期);正文第97-98页及其附图 * |
铁路大型养路机械信号干扰与抑制方法研究;代杰等;《机械与电子》;20160224;第34卷(第02期);正文第60-63页及其附图 * |
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CN115305753A (zh) | 2022-11-08 |
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