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基于1D-CNN的无砟轨道CA砂浆脱空识别
工程诊所•工匠之家 | 更新时间：2024-05-09
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    • 基于1D-CNN的无砟轨道CA砂浆脱空识别

    • CA mortar void identification for ballastless track using 1D-CNN

    • “在土木工程领域，针对水泥乳化沥青砂浆（CA砂浆）脱空位置识别的挑战，研究者提出了一种新的无砟轨道模型建模与计算方案。通过非线性弹簧模拟CA砂浆脱空病害，并利用一维卷积神经网络（1D-CNN）进行位置识别，这种方法展现了极高的准确率和效率，准确率超过95%。研究不仅验证了“梁-板-板”模型在无砟轨道仿真模拟中的可行性，还通过数据增强技术提升了深度学习模型的性能。这一成果为无砟轨道结构监测的自动化和智能化发展提供了新的视角和方法。”
      ”
    • 铁道科学与工程学报   2024年21卷第4期 页码：1645-1655

    • DOI：10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20230843    

      中图分类号： U213.2

    • 纸质出版日期：2024-04-28，

      收稿日期：2023-05-26，

    扫 描 看 全 文

  • 陈宪麦,李鑫海,徐磊等.基于1D-CNN的无砟轨道CA砂浆脱空识别[J].铁道科学与工程学报,2024,21(04):1645-1655. DOI： 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20230843.

    CHEN Xianmai,LI Xinhai,XU Lei,et al.CA mortar void identification for ballastless track using 1D-CNN[J].Journal of Railway Science and Engineering,2024,21(04):1645-1655. DOI： 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20230843.

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