CN117877646A - 基于不同评价指标的轮轨材料滚动接触疲劳损伤预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及轮轨摩擦学技术领域，具体公开了一种基于不同评价指标的轮轨材料滚动接触疲劳损伤预测方法，包括如下步骤：基于轮轨安定图，开展轮轨滚动接触疲劳模拟试验，得到不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料在不同接触参数下的损伤状态及安定极限曲线方程；基于粗糙集理论计算不同评价指标的重要度和相对权重；建立综合评价指标云模型，分别计算待评价指标属性值隶属于不同损伤状态的综合确定度，以其最大值规则来评价和预测滚动接触疲劳损伤状态；以综合评价指标属性值来检验，最终确定待预测条件下所选轮轨材料滚动接触疲劳损伤状态的预测结果。本发明方法仅依赖已有的工程数据，可大大降低损伤状态预测过程的主观性。
Description
技术领域
本发明涉及轮轨摩擦学技术领域，具体涉及一种基于不同评价指标的轮轨材料滚动接触疲劳损伤预测方法。
背景技术
随着铁路运输的快速发展，轮轨系统的日常运行和维护面临新的技术挑战。不同的轮轨系统由于运行条件和服役轮轨材料性能的差异，会表现出不同程度的滚动接触疲劳损伤。各种的轮轨滚动接触疲劳损伤已成为影响运行安全和乘客舒适度的关键问题，并且会加速轮轨材料性能的衰退而缩短服役寿命。关于轮轨滚动接触疲劳损伤问题的解决方案主要包括轮轨材料优化和轮轨滚动接触摩擦调控策略。此外，可以通过评价和预测不同轮轨材料在不同接触条件下的滚动接触疲劳损伤状态，可以为轮轨的安全服役提供重要的理论保障，这样可以针对复杂的运行条件合理选择轮轨材料，提供降低轮轨材料滚动接触疲劳损伤的优化解决方案。
目前，关于轮轨滚动接触疲劳损伤评价和预测的方法，主要是建立以工程应用为导向的计算模型，如考虑接触应力和磨损的Tγ模型和Wedge模型，以及仅考虑接触应力的轮轨安定图，包括疲劳指数等，同时对滚动接触疲劳损伤的评价和预测过程中存在经验判断的问题；以及开展精细化建模仿真计算，通过建立有限元仿真模型，可结合临界平面法进行预测，如三维轮轨瞬态滚动有限元模型，计算求解车轮单次滚过时钢轨的应力-应变场分布，并结合临界平面法对轮轨滚动接触疲劳进行预测。然而，轮轨材料机械性能（剪切屈服强度）的差异对轮轨滚动接触疲劳损伤有明显的影响，现有的工程计算模型和方法中较少考虑轮轨材料机械性能参数，并且将材料非线性引入有限元仿真模型中，其计算收敛性极差，进一步提高了计算的难度，为轮轨滚动接触疲劳损伤预测带来了更大挑战。
建立同时考虑轮轨滚动接触条件和轮轨材料机械性能的滚动接触疲劳损伤预测方法，同时能够通过已知的工程数据，从客观数据中挖掘待评价指标与损伤预测结果之间的内在关系，更加准确的对不同机械性能轮轨材料的滚动接触疲劳损伤进行评价和预测，进一步了解不同机械性能轮轨材料在不同接触条件下的损伤状态，为合理制定轮轨系统的维护策略提供理论支撑。因此，建立能够评价和预测不同机械性能轮轨材料在不同接触参数条件下滚动接触疲劳损伤的预测方法是非常有必要的。
发明内容
为解决现有技术中存在的不足，本发明提供了一种基于不同评价指标的轮轨材料滚动接触疲劳损伤预测方法，能够从轮轨材料剪切屈服强度出发，同时考虑轮轨滚动接触参数条件，为不同机械性能轮轨材料滚动接触疲劳损伤的评价和预测提供新的方法，该方法对于轮轨滚动接触疲劳损伤的评价和预测更加的客观通用，解决了上述背景技术中提到的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于不同评价指标的轮轨材料滚动接触疲劳损伤预测方法，包括如下步骤：
S1、基于轮轨安定图，开展轮轨滚动接触疲劳模拟试验，获得不同剪切屈服强度的车轮/钢轨材料在不同接触参数条件下的损伤状态，同时分析得到相应轮轨材料的安定极限曲线方程；
S2、根据轮轨滚动接触参数选择滚动接触疲劳损伤状态评价指标，并且根据不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料的滚动接触疲劳损伤状态即决策属性，基于粗糙集数学理论计算不同评价指标的重要度和相对权重；
S3、建立综合评价指标云模型，计算不同综合评价指标属性值隶属于安定和疲劳裂纹损伤状态的确定度，然后通过不同评价指标在滚动接触疲劳损伤评价中的相对权重和综合评价指标的确定度，分别计算待评价指标属性值隶属于不同损伤状态的综合确定度，以其最大值规则来评价和预测滚动接触疲劳损伤状态；
S4、以综合评价指标属性值来检验轮轨滚动接触疲劳损伤的评价和预测结果，最终确定待预测条件下所选轮轨材料滚动接触疲劳损伤状态的评价和预测结果。
优选的，在步骤S1中，基于轮轨安定图，开展轮轨滚动接触疲劳模拟试验，具体包括如下：
将轮轨经典安定图中参数摩擦系数μ和载荷因子P 0/k e作为XY坐标系中横、纵坐标值，在安定图中不同区域包括弹性、弹性安定、塑性安定和棘轮内设计和选择不同位置的坐标点（μ, P 0/k e）；
根据不同车轮/钢轨材料的剪切屈服强度值k e，将所选择坐标点的纵坐标P 0/k e值转化为轮轨滚动接触疲劳模拟试验过程中的法向接触应力P 0，通过实验室滚动磨损与接触疲劳模拟试验机，按照滚动接触参数P 0和μ开展不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料滚动接触疲劳模拟试验。
优选的，在步骤S1中，获得不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料在不同接触参数条件下的损伤状态，同时分析得到相应轮轨材料的安定极限曲线方程，具体包括如下：
对完成滚动接触疲劳模拟试验后的损伤车轮/钢轨试样进行微观分析，观察区分不同接触参数条件下对应的损伤状态，包括无可见损伤Ⅰ和仅存在塑性变形状态的统称为安定Ⅱ，以及滚动接触疲劳裂纹损伤Ⅲ；
将不同试验实际接触参数P' 0和μ'转化为新的坐标点（μ', P' 0/k e），根据不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料损伤状态的差异，将对应的新坐标点通过经典安定图构建过程中非线性拟合的方法，构建得到不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料的安定极限曲线及相应曲线方程P 0/k e=A×μ -t ，即P 0/k e作为μ的函数，其中A和t为常数。
优选的，在步骤S2中，根据轮轨滚动接触参数选择滚动接触疲劳损伤评价指标，并且根据不同车轮/钢轨材料的滚动接触疲劳损伤状态，基于粗糙集数学理论计算不同评价指标的重要度和相对权重，具体包括如下：
首先，将车轮/钢轨材料剪切屈服强度值k e记为c 1、载荷因子P 0/k e记为c 2、摩擦系数μ记为c 3以及综合评价指标P 0/k e×μ t 记为c 4，作为滚动接触疲劳损伤状态的四个评价指标；
其次，选择不同组别试验参数及对应损伤状态作为样本数据，通过粗糙集数学理论，其中有决策系统S=(U，C∪D，V，f)，其中U为对象集，C为条件属性也即评价指标，D为决策属性，V为属性值域，f为每个对象的属性所赋予的一个属性值，同时根据样本数据中不同评价指标属性值以及对应的滚动接触疲劳损伤结果得到初始决策表，按照区分条件列出区分矩阵M nxn ，即：
；
其中, m ij 为区分矩阵中元素，；
并且,；
然后，通过区分矩阵计算出不同评价指标的重要度，即：
；
其中，，K是区分矩阵M nxn 中非空元素集合的个数，/>表示不同评价指标的占比，并且/>，其中/>表示非空元素/>中所含的某个条件属性的个数；
最后，在决策系统S中，基于所确定的不同评价指标的重要度，其相对权重ω(c i )表示为：
；
其中，表示不同评价指标的重要度。
优选的，在步骤S3中，建立综合评价指标P 0/k e×μ t 云模型，计算不同综合评价指标属性值隶属于安定和疲劳裂纹损伤状态的确定度，具体包括如下：
根据不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料的安定极限曲线及相应曲线方程，即P 0/k e作为μ的函数，分别计算不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料的综合评价指标P 0/k e×μ t 对于不同损伤状态范围区间(r ij , r' ij )上云模型的数字特征值：
；
其中，Ex(ij)和En(ij)分别为云模型的数字特征值期望和云模型的数字特征值熵，(r ij , r' ij )表示损伤状态范围区间；
然后，得到综合评价指标P 0/k e×μ t 对于安定和疲劳裂纹损伤状态范围云模型的数字特征值的平均值和/>，则对于任意待评价样本x*，计算其综合评价指标属性值c i *隶属于安定和疲劳裂纹损伤状态的确定度U j 为：
；
其中，μ ij 表示云模型中所计算的确定度值，m为大于1的整数，ω(c i )表示不同评价指标的相对权重。
优选的，在步骤S3中，通过不同评价指标在滚动接触疲劳损伤评价中的相对权重和综合评价指标的确定度，分别计算待评价指标属性值隶属于不同损伤状态的综合确定度，以其最大值规则来评价和预测滚动接触疲劳损伤状态，具体包括如下：
综合确定度W j 的计算方法为：
；
其中，ω(c 1)表示材料剪切屈服强度值k e的相对权重，ω(c 2)表示载荷因子P 0/k e的相对权重，ω(c 3)表示摩擦系数μ的相对权重，表示待评价样本x*的综合评价指标属性值c i *隶属于安定和疲劳裂纹损伤状态的确定度；
分别计算W 安定和W 裂纹，若W 安定＞W 裂纹，则判断待评价指标属性值条件下的损伤类型为安定状态；反之，则判断损伤类型为疲劳裂纹损伤状态。
优选的，在步骤S4中，以综合评价指标P 0/k e×μ t 来检验待预测条件下轮轨材料的损伤评价和预测的结果，最终确定待预测条件下所选材料滚动接触疲劳损伤状态的评价和预测结果，具体包括如下：
对于不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料，按照轮轨滚动接触疲劳模拟试验中提出的获得不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料的安定极限曲线方程方法，得到任一剪切屈服强度车轮/钢轨材料的安定极限曲线方程P 0/k e=A×μ -t ，然后计算待评价指标属性值的综合评价指标属性P 0/k e×μ t 的值A'，对比A'与曲线方程中A的大小，进一步检验步骤S3的损伤评价和预测结果，并最终确定待预测条件下所选材料滚动接触疲劳损伤状态的评价和预测结果。
本发明的有益效果是：本发明运用粗糙集数学理论和云模型的轮轨材料滚动接触疲劳损伤状态预测方法仅依赖于已有的工程数据，可大大降低损伤状态预测过程的主观性。本发明能够从轮轨材料剪切屈服强度出发，同时考虑轮轨滚动接触参数，为不同机械性能轮轨材料的滚动接触疲劳损伤评价和预测提供新的方法，该方法对于轮轨滚动接触疲劳损伤的评价和预测更加的客观通用。
附图说明
图1为本发明方法步骤流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于不同评价指标的轮轨材料滚动接触疲劳损伤预测方法，流程如图1所示，包括如下步骤：
S1、基于轮轨安定图，开展轮轨滚动接触疲劳模拟试验，获得不同剪切屈服强度钢轨材料在不同接触参数条件下的损伤状态，同时分析得到相应钢轨材料的安定极限曲线方程；
进一步的，基于轮轨安定图，开展轮轨滚动接触疲劳模拟试验，具体包括如下：
将轮轨经典安定图中参数摩擦系数μ和载荷因子P 0/k e作为XY坐标系中横、纵坐标值，在安定图中不同区域包括弹性、弹性安定、塑性安定和棘轮内设计和选择不同位置的坐标点（μ, P 0/k e）；
根据不同钢轨材料的剪切屈服强度值k e，将所选择坐标点的纵坐标P 0/k e值转化为轮轨滚动接触疲劳模拟试验过程中的法向接触应力P 0，通过实验室滚动磨损与接触疲劳模拟试验机，按照滚动接触参数P 0和μ开展不同剪切屈服强度钢轨材料滚动接触疲劳模拟试验。
进一步的，获得不同剪切屈服强度钢轨材料在不同接触参数条件下的损伤状态，同时分析得到相应钢轨材料的安定极限曲线方程，具体包括如下：
对完成滚动接触疲劳模拟试验后的损伤钢轨试样进行微观分析，观察区分不同接触参数条件下对应的损伤状态，包括无可见损伤Ⅰ和仅存在塑性变形状态的统称为安定Ⅱ，以及滚动接触疲劳裂纹损伤Ⅲ；
将不同试验实际接触参数P' 0和μ'转化为新的坐标点（μ', P' 0/k e），根据不同剪切屈服强度钢轨材料损伤状态的差异，将对应的新坐标点通过经典安定图构建过程中非线性拟合的方法，构建得到不同剪切屈服强度钢轨材料的安定极限曲线及相应曲线方程P 0/k e=A×μ -t ，即P 0/k e作为μ的函数；
其中A和t为常数，根据不同剪切屈服强度值k e钢轨材料的安定极限曲线方程变化规律，按照A=－0.00345k e+1.842，t=5.284×10-6 k e 2.035进行计算。
进一步的，开展轮轨滚动接触疲劳模拟试验，选择钢轨材料试验结果样本数据如表1所示。
表1 不同接触条件下钢轨材料滚动接触疲劳模拟试验损伤结果
同时，得到不同剪切屈服强度(k e)钢轨材料的安定极限曲线方程P 0/k e=A×μ -t , 即P 0/k e作为μ的函数（其中A和t为常数），具体方程为：
；
S2、根据轮轨滚动接触参数选择滚动接触疲劳损伤状态评价指标，包括提出综合评价指标，并且根据不同剪切屈服强度钢轨材料的滚动接触疲劳损伤状态即决策属性，基于粗糙集数学理论计算不同评价指标的重要度和相对权重；具体包括如下：
首先，将材料剪切屈服强度值k e记为c 1、载荷因子P 0/k e记为c 2、摩擦系数μ记为c 3以及综合评价指标P 0/k e×μ t 记为c 4，作为滚动接触疲劳损伤状态的四个评价指标；
其次，选择不同组别试验参数及对应损伤状态作为样本数据，通过粗糙集数学理论，其中有决策系统S=(U，C∪D，V，f)，其中U为对象集，C为条件属性也即评价指标，D为决策属性，V为属性值域，f为每个对象的属性所赋予的一个属性值。
根据不同剪切屈服强度钢轨材料的滚动接触疲劳损伤状态，通过四个不同评价指标，将所选择的试验结果样本数据简化为粗糙集数学理论中的初始决策表，如表2所示。
表2 初始决策表
根据粗糙集数学理论，通过初始决策表，按照区分条件
；
列出区分矩阵M nxn，即
其中, m ij 为区分矩阵中元素，i∈(1, n), j∈(1, n)；
区分矩阵具体为：
然后，通过区分矩阵计算出不同评价指标的重要度，即
其中，，K是区分矩阵M nxn 中非空元素集合的个数，/>表示不同评价指标的占比，并且/>，其中/>表示非空元素/>中所含的某个条件属性的个数；
具体计算结果为：
；
最后，在决策系统S中，基于所确定的不同评价指标的重要度，其相对权重ω(c i )表示为：
；
其中，表示不同评价指标的重要度。
具体计算结果为：
；
S3、建立综合评价指标云模型，计算不同综合评价指标属性值隶属于安定和疲劳裂纹损伤状态的确定度，然后通过不同评价指标在滚动接触疲劳损伤评价中的相对权重和综合评价指标的确定度，分别计算待评价指标属性值隶属于不同损伤状态的综合确定度，以其最大值规则来评价和预测滚动接触疲劳损伤状态；
进一步的，建立综合评价指标P 0/k e×μ t 云模型，计算不同综合评价指标属性值隶属于安定和疲劳裂纹损伤状态的确定度，具体包括如下：
根据不同剪切屈服强度钢轨材料的安定极限曲线及相应曲线方程，即P 0/k e作为μ的函数，分别计算不同剪切屈服强度钢轨材料的综合评价指标P 0/k e×μ t 对于不同损伤状态范围区间(r ij , r' ij )上云模型的数字特征值：
；
其中，Ex(ij)和En(ij)分别为云模型的数字特征值期望和云模型的数字特征值熵，(r ij , r' ij )表示损伤状态范围区间。
然后，得到综合评价指标P 0/k e×μ t 对于安定和疲劳裂纹损伤状态范围云模型的数字特征值的平均值和/>，具体结果如表3所示。
表3 综合评价指标对于安定和疲劳裂纹损伤状态范围云模型的具体结果
Ex'和En'分别表示疲劳裂纹损伤状态下云模型特征值期望和熵，与安定状态下云模型特征值期望Ex和熵En相对应。
则对于任意待评价样本x*，计算其综合评价指标属性值c i *隶属于安定和疲劳裂纹损伤状态的确定度U j 为：
；
其中，μ ij 表示云模型中所计算的确定度值，m为大于1的整数，ω(c i )表示不同评价指标的相对权重。
进一步的，通过不同评价指标在滚动接触疲劳损伤评价中的相对权重和综合评价指标的确定度，分别计算待评价指标属性值隶属于不同损伤状态的综合确定度，以其最大值规则来评价和预测滚动接触疲劳损伤状态，具体包括如下：
综合确定度W j 的计算方法为：
；
其中，ω(c 1)表示材料剪切屈服强度值k e的相对权重，ω(c 2)表示载荷因子P 0/k e的相对权重，ω(c 3)表示摩擦系数μ的相对权重，表示待评价样本x*的综合评价指标属性值c i *隶属于安定和疲劳裂纹损伤状态的确定度；
分别计算W 安定和W 裂纹，若W 安定＞W 裂纹，则判断待评价指标属性值条件下的损伤类型为安定状态；反之，则判断损伤类型为疲劳裂纹损伤状态。
S4、以综合评价指标属性值来检验轮轨滚动接触疲劳损伤的评价和预测结果，最终确定待预测条件下所选材料滚动接触疲劳损伤状态的评价和预测结果。
进一步的，以综合评价指标P 0/k e×μ t 来检验待预测条件下钢轨材料的损伤评价和预测的结果，最终确定待预测条件下所选材料滚动接触疲劳损伤状态的评价和预测结果，具体包括如下：
对于不同剪切屈服强度钢轨材料，按照轮轨滚动接触疲劳模拟试验中提出的获得不同剪切屈服强度轮轨材料的安定极限曲线方程方法，得到任一剪切屈服强度值材料的安定极限曲线方程P 0/k e=A×μ -t ，然后计算待评价指标属性值的综合评价指标属性P 0/k e×μ t 的值A'，对比A'与曲线方程中A的大小，进一步检验步骤S3的损伤评价和预测结果，并最终确定待预测条件下所选材料滚动接触疲劳损伤状态的评价和预测结果。
以下是采用本发明技术方案对几个待测样本数据的试验验证：
验证例1：
待预测样本数据1：k e=513.8MPa(U78CrV)，P 0/k e=1.5，μ=0.29，P 0/k e×μ t=0.16770
W 1=ω(c1) ×k e +ω(c2) ×P 0/k e +ω(c3) ×μ+U s =143.86+0.39+0.05+0.28=144.59
W 2=ω(c1) ×k e +ω(c2) ×P 0/k e +ω(c3) ×μ+U c =143.86+0.39+0.05+0.35=144.66
由于W 2＞W 1判断此条件下损伤状态为疲劳裂纹，U s 和U c 分别为综合评价指标实测值隶属于安定和疲劳裂纹损伤状态的确定度值。
同时k e=513.8MPa，可知其安定极限曲线方程：；
此样本数据的综合评价指标值P 0/k e×μ t=0.16770＞0.08，最终判断此条件下的损伤状态为疲劳裂纹损伤，与试验结果一致。
验证例2：
待预测样本数据2：k e=270.2MPa(U71Mn)，P 0/k e=2.0，μ=0.20，P 0/k e×μ t=0.81209
W 1=ω(c1) ×k e +ω(c2) ×P 0/k e +ω(c3) ×μ+U s =75.66+0.52+0.04+0.28=76.49
W 2=ω(c1) ×k e +ω(c2) ×P 0/k e +ω(c3) ×μ+U c =75.66+0.52+0.04+0.30=76.51
由于W 2＞W 1判断此条件下损伤状态为疲劳裂纹。
同时k e=270.2MPa，可知其安定极限曲线方程：；
此样本数据的综合评价指标值P 0/k e×μ t=0.81209＜0.89，最终判断此条件下的损伤状态为安定，与试验结果一致。(同时表明只通过粗糙集理论的预测结果略偏安全。)
验证例3：
待预测样本数据3：k e=513.8MPa(U78CrV)，P 0/k e=2.5，μ=0.2，P 0/k e×μ t=0.14480
W 1=ω(c1) ×k e +ω(c2) ×P 0/k e +ω(c3) ×μ+U s =143.86+0.65+0.04+0.28=144.83
W 2=ω(c1) ×k e +ω(c2) ×P 0/k e +ω(c3) ×μ+U c =143.86+0.65+0.04+0.35=144.90
由于W 2＞W 1判断此条件下损伤状态为疲劳裂纹。
同时k e=513.8MPa，可知其安定极限曲线方程：；
此样本数据的综合评价指标值P 0/k e×μ t=0.14480＞0.08，最终判断此条件下的损伤状态为疲劳裂纹损伤，符合此钢轨材料对应安定极限的范围。
本发明运用粗糙集数学理论和云模型的轮轨滚动接触疲劳损伤预测方法仅依赖于已有的工程数据，可大大降低损伤状态预测过程的主观性。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于不同评价指标的轮轨材料滚动接触疲劳损伤预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、基于轮轨安定图，开展轮轨滚动接触疲劳模拟试验，获得不同剪切屈服强度的车轮/钢轨材料在不同接触参数条件下的损伤状态，同时分析得到相应车轮/钢轨材料的安定极限曲线方程；
S2、根据轮轨滚动接触参数选择滚动接触疲劳损伤状态评价指标，并且根据不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料的滚动接触疲劳损伤状态即决策属性，基于粗糙集数学理论计算不同评价指标的重要度和相对权重；
S3、建立综合评价指标云模型，计算不同综合评价指标属性值隶属于安定和疲劳裂纹损伤状态的确定度，然后通过不同评价指标在滚动接触疲劳损伤评价中的相对权重和综合评价指标的确定度，分别计算待评价指标属性值隶属于不同损伤状态的综合确定度，以其最大值规则来评价和预测滚动接触疲劳损伤状态；
S4、以综合评价指标属性值来检验轮轨滚动接触疲劳损伤的评价和预测结果，最终确定待预测条件下所选轮轨材料滚动接触疲劳损伤状态的评价和预测结果。
2.根据权利要求1所述的基于不同评价指标的轮轨材料滚动接触疲劳损伤预测方法，其特征在于：在步骤S1中，基于轮轨安定图，开展轮轨滚动接触疲劳模拟试验，具体包括如下：
将轮轨经典安定图中参数摩擦系数μ和载荷因子P 0/k e作为XY坐标系中横、纵坐标值，在安定图中不同区域包括弹性、弹性安定、塑性安定和棘轮区内设计和选择不同位置的坐标点（μ, P 0/k e）；
根据不同车轮/钢轨材料的剪切屈服强度值k e，将所选择坐标点的纵坐标P 0/k e值转化为轮轨滚动接触疲劳模拟试验过程中的法向接触应力P 0，通过实验室滚动磨损与接触疲劳模拟试验机，按照滚动接触参数P 0和μ开展不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料滚动接触疲劳模拟试验。
3.根据权利要求1所述的基于不同评价指标的轮轨材料滚动接触疲劳损伤预测方法，其特征在于：在步骤S1中，获得不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料在不同接触参数条件下的损伤状态，同时分析得到相应轮轨材料的安定极限曲线方程，具体包括如下：
对完成滚动接触疲劳模拟试验后的损伤车轮/钢轨试样进行微观分析，观察区分不同接触参数条件下对应的损伤状态，包括无可见损伤Ⅰ和仅存在塑性变形状态的统称为安定Ⅱ，以及滚动接触疲劳裂纹损伤Ⅲ；
将不同试验实际接触参数P' 0和μ'转化为新的坐标点（μ', P' 0/k e），根据不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料损伤状态的差异，将对应的新坐标点通过经典安定图构建过程中非线性拟合的方法，构建得到不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料的安定极限曲线及相应曲线方程P 0/k e=A×μ -t ，即P 0/k e作为μ的函数，其中A和t为常数。
4.根据权利要求1所述的基于不同评价指标的轮轨材料滚动接触疲劳损伤预测方法，其特征在于：在步骤S2中，根据轮轨滚动接触参数选择滚动接触疲劳损伤评价指标，并且根据不同车轮/钢轨材料的滚动接触疲劳损伤状态，基于粗糙集数学理论计算不同评价指标的重要度和相对权重，具体包括如下：
首先，将车轮/钢轨材料剪切屈服强度值k e记为c 1、载荷因子P 0/k e记为c 2、摩擦系数μ记为c 3以及综合评价指标P 0/k e×μ t 记为c 4，作为滚动接触疲劳损伤状态的四个评价指标；
其次，选择不同组别试验参数及对应损伤状态作为样本数据，通过粗糙集数学理论，其中有决策系统S=(U，C∪D，V，f)，其中U为对象集，C为条件属性也即评价指标，D为决策属性，V为属性值域，f为每个对象的属性所赋予的一个属性值，同时根据样本数据中不同评价指标属性值以及对应的滚动接触疲劳损伤结果得到初始决策表，按照区分条件列出区分矩阵M nxn ，即：
；
其中, m ij 为区分矩阵中元素，；
并且,；
然后，通过区分矩阵计算出不同评价指标的重要度，即：
；
其中，，K是区分矩阵M nxn 中非空元素集合的个数，/>表示不同评价指标的占比，并且/>，其中/>表示非空元素/>中所含的某个条件属性的个数；
最后，在决策系统S中，基于所确定的不同评价指标的重要度，其相对权重ω(c i )表示为：
；
其中，表示不同评价指标的重要度。
5.根据权利要求1所述的基于不同评价指标的轮轨材料滚动接触疲劳损伤预测方法，其特征在于：在步骤S3中，建立综合评价指标P 0/k e×μ t 云模型，计算不同综合评价指标属性值隶属于安定和疲劳裂纹损伤状态的确定度，具体包括如下：
根据不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料的安定极限曲线及相应曲线方程，即P 0/k e作为μ的函数，分别计算不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料的综合评价指标P 0/k e×μ t 对于不同损伤状态范围区间(r ij , r' ij )上云模型的数字特征值：
；
其中，Ex(ij)和En(ij)分别为云模型的数字特征值期望和云模型的数字特征值熵，(r ij , r' ij )表示损伤状态范围区间；
然后，得到综合评价指标P 0/k e×μ t 对于安定和疲劳裂纹损伤状态范围云模型的数字特征值的平均值和/>，则对于任意待评价样本x*，计算其综合评价指标属性值c i *隶属于安定和疲劳裂纹损伤状态的确定度U j 为：
；
其中，μ ij 表示云模型中所计算的确定度值，m为大于1的整数，ω(c i )表示不同评价指标的相对权重。
6.根据权利要求1所述的基于不同评价指标的轮轨材料滚动接触疲劳损伤预测方法，其特征在于：在步骤S3中，通过不同评价指标在滚动接触疲劳损伤评价中的相对权重和综合评价指标的确定度，分别计算待评价指标属性值隶属于不同损伤状态的综合确定度，以其最大值规则来评价和预测滚动接触疲劳损伤状态，具体包括如下：
综合确定度W j 的计算方法为：
；
其中，ω(c 1)表示材料剪切屈服强度值k e的相对权重，ω(c 2)表示载荷因子P 0/k e的相对权重，ω(c 3)表示摩擦系数μ的相对权重，表示待评价样本x*的综合评价指标属性值c i *隶属于安定和疲劳裂纹损伤状态的确定度；
分别计算W 安定和W 裂纹，若W 安定＞W 裂纹，则判断待评价指标属性值条件下的损伤类型为安定状态；反之，则判断损伤类型为疲劳裂纹损伤状态。
7.根据权利要求1所述的基于不同评价指标的轮轨材料滚动接触疲劳损伤预测方法，其特征在于：在步骤S4中，以综合评价指标P 0/k e×μ t 来检验待预测条件下轮轨材料的损伤评价和预测的结果，最终确定待预测条件下所选材料滚动接触疲劳损伤状态的评价和预测结果，具体包括如下：
对于不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料，按照轮轨滚动接触疲劳模拟试验中提出的获得不同剪切屈服强度车轮/钢轨材料的安定极限曲线方程方法，得到任一剪切屈服强度车轮/钢轨材料的安定极限曲线方程P 0/k e=A×μ -t ，然后计算待评价指标属性值的综合评价指标属性P 0/k e×μ t 的值A'，对比A'与曲线方程中A的大小，进一步检验步骤S3的损伤评价和预测结果，并最终确定待预测条件下所选轮轨材料滚动接触疲劳损伤状态的评价和预测结果。
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