高速鐵路軌道精測精調及其平順性優(yōu)化研究.pdf

1、為使客運專線列車快速、平穩(wěn)和安全行駛，高速鐵路設計標準對軌道的平順性提出了苛刻的要求。依靠精密的檢測技術和方法對軌道幾何狀態(tài)進行檢測，以及準確的軌道精調技術對軌道不平順進行調整，是有效控制軌道高平順狀態(tài)的主要手段。隨著無砟軌道的大量使用，列車運行時速的提高，運載量的增加等，輕小型、智能型的多傳感器軌道檢測設備已替代傳統(tǒng)手工檢測方式，成為高速鐵路軌道施工和運營維護中軌道靜態(tài)檢測不可或缺的計量工具，特別是具有高精度靜態(tài)三維離散測量模式的軌道

2、幾何參數檢測技術和檢測設備，已被廣泛應用于軌道平順狀態(tài)的檢測和調整。但是，無論是國外引進的還是國內生產的軌道檢測設備，其配套使用的數據處理方法和模型尚未完全公開。為確保上道檢測軌道計量工具檢測的精確度，需要建立標準軌道檢驗場進行檢驗和分析。為保障軌道檢驗場中檢測方法的精確度，參考離散測量模式中“停—走”方式(stop-and-go mode)的軌道檢測技術，將軌道幾何狀態(tài)數據的采集、處理和評價分為三個階段:分段軌道點坐標高程的計算與搭接

3、，軌道點的橫、垂向偏差推算，以及軌道中、長波不平順檢測。對于采用極坐標測量原理的軌道測量模式中，軌道檢測點僅采用測站平差的處理方式，提出采用中線樁和軌距尺數據的聯合修正方法;對于多測站軌道點測量數據搭接處理方法存在的不足，根據高速鐵路無砟軌道每隔50～70m分段測量模式的特點，提出顧及重疊區(qū)和非重疊區(qū)軌道點測量誤差特性的高速鐵路軌道分段測量數據平順連接(Regularity for Processing Sectional Measur

4、ement Data，RPSMD)方法。多測站軌道點坐標高程計算與搭接處理后，對軌道中、長波不平順檢測和調整的關鍵參數，即外部幾何參數的橫、垂向偏差進行求解，研究算法效率和計算精度均能夠滿足無砟軌道施工和運營維護要求，且能應用于軌道精密檢測和軌道靜態(tài)檢測設備的偏差算法。根據高速鐵路軌道檢測點密、量大、精度要求高的特點，采用縱向偏差算法(Lateral Deviation Algorithm of Composite Simpson，LD

5、ACS)、距離函數算法(Distance Function Model Algorithm，DFA)和法切線垂直算法(Normal Perpendicular to Tangent Model Algorithm，NPTA)計算線路橫向偏差和里程，完善DFA和NPTA并驗證它們計算圓曲線段的結果等價;討論DFA、NPTA以及不同積分區(qū)間等分數M值的LDACS算法的計算精度和效率。為保障高速鐵路列車的行駛安全與旅客的舒適性，高速鐵路在普速

6、鐵路軌道10m弦評價的基礎上增加了30m弦和300m弦的中波和長波平順性指標，并通過矢距差法模型進行檢測。實測數據試驗結果顯示按某進口軌道檢測設備的方案調整軌道，中、長波平順指標超限率達18.9％。為此，提出高密度四點偏差約束的軌向高低控制模型（高四模型），以提高矢距差法模型的檢測精度。
　　準確可靠的軌道靜態(tài)檢測成果是指導軌道精調的重要依據。長鋼軌應力放散鎖定后的軌道精調是確保客運專線無砟軌道幾何形位高平順性的必要階段。精調作業(yè)

7、主要通過軌道幾何狀態(tài)測量儀采集軌道三維數據，利用配套精調軟件包手動模擬得出調整方案，指導軌道精調?，F有軌道模擬精調需人工反復、多次調整才能使基準軌平順性達到規(guī)定要求，自動化程度低。此外，在基準軌平順性滿足要求后，僅依靠軌距、軌距變化率、水平和扭曲等參數控制非基準軌，會降低非基準軌平順性。為此，提出利用L1范數最優(yōu)原則進行雙軌精調的優(yōu)化算法(Optimization Algorithm of Double-rails Track Fine

8、 Adjustment，OADTFA)，建立顧及基準弦端點偏差的平順性約束，增加非基準軌軌向、高低約束，采用逐點移動基準弦的分組調整策略，由單純形法求解實測數據的優(yōu)化調整量。針對實際軌道扣件剩余可調范圍不準確，可能面臨調整量超出扣件可調范圍的困境，提出建立“扣件類型—調整量—剩余可調量”(Fastener type—Adjusted values—Remaining allowed adjustable values，FAR)軌調體系，

9、并增加軌道扣件（剩余）可調量的約束條件與相鄰點偏差較差約束。
　　通過多條高速鐵路無砟軌道的仿真與實測數據檢驗，研究實驗結果表明:
　　(1)采用極坐標測量原理的軌道測量模式，軌道檢測點在測站平差后采用中線樁和軌距尺聯合修正，獲得的坐標和高程精度相對于僅作測站平差的結果得到明顯提高。
　　(2)顧及重疊區(qū)和非重疊區(qū)軌道點測量誤差特性的高速鐵路軌道分段測量數據平順連接(RPSMD)方法更合理地考慮了非重疊區(qū)軌道點的調整，

10、調整后不僅使重疊區(qū)軌道點的精度得到提高，而且還能使非重疊區(qū)軌道點精度顯著提高，且提高幅度為現有軌道幾何狀態(tài)測量儀等采用的數據處理方法的2.68倍。
　　(3)DFA、NPTA和LDACS(M≥5)算法的計算結果均能滿足高速鐵路軌道精密檢測的精度要求;三種算法的計算效率均較高，DFA和NPTA效率基本一致，略高于LDACS算法;線路緩和曲線越長，DFA和NPTA算法效率的計算精度越低;線路半徑越大，LDACS算法計算精度越高。

11、>　　(4)高密度四點偏差約束的軌向高低控制模型（高四模型）不僅能夠使任意位置中長波軌向高低滿足檢驗要求，而且能獲得最優(yōu)扣件調整量。
　　(5)雙軌精調的優(yōu)化算法OADTFA可實現鋼軌自動化精調，確保雙軌任意處幾何形位高平順性，自動給出最優(yōu)左右軌調整量。
　　(6)建立“扣件類型—調整量—剩余可調量”(FAR)軌調體系，采用軌道扣件（剩余）可調量約束參與軌道平順性控制，解決了調整方案受扣件限制難以實現的缺陷;相鄰點偏差較差約