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期刊简介

期刊简介 期刊简介

主编：余志武

执行主编：蒋学东

ISSN：1672-7029

CN：43-1423/U

主管单位：教育部

主办单位：中南大学

出版周期：月刊

电话：0731-82656536

邮箱：jrse@csu.edu.cn

地址：湖南省长沙市韶山南路22号，中南大学天心校区

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Volume 23 期 7，2026 2026年第23卷第7期

  • 高速铁路技术

    周旺保, 刘昊, 彭康, 彭梦颖, 徐杰玉, 秦浩然

    DOI：10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20251352
    摘要：震致轨道变形是影响震后高速铁路桥梁安全运维的最重要因素之一。为实现高速铁路轨道-简支梁桥系统震致位移响应快速预测，提出了一种基于时间卷积网络(temporal convolutional networks, TCN)与双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory, Bi-LSTM)结合的深度学习模型，并将所提模型引入地震加速度反应谱与自注意力机制进行优化，以更精准地捕捉地震波特征与演化规律，显著提升地震响应预测的准确性与稳定性。针对优化前后模型在Ⅰ0场地下的预测数据开展了详细对比分析，评估了优化模型在钢轨、滑动层和CA(cement asphalt)砂浆层峰值位移预测精度上的提升效果。选取不同场地类别及地震动峰值加速度(peak ground acceleration, PGA)工况，系统探讨了模型在复杂环境下的预测性能变化规律。利用优化模型对不同场地类别、不同PGA下4 000条地震动对应的钢轨轨向峰值位移进行了预测，进一步探讨了钢轨轨向峰值位移与PGA和场地类别的关系。结果表明，优化模型在Ⅰ0类场地类别下对关键构件位移响应的预测精度较未改进模型有显著提升，其中均方根误差(frmse)最大降低超35%。优化模型在5种场地类别下的整体预测精度较高，决定系数(R2)稳定在0.92～0.99之间，表现出良好的鲁棒性。钢轨峰值位移最大值随着PGA的增大以及场地土体柔软程度的提升而增大。研究成果为高速铁路轨道-简支梁桥系统在地震作用下的位移响应预测提供了一种实用、可靠、有效的深度学习模型。  
    关键词：深度学习;高速铁路;轨道-简支梁桥系统;地震响应;峰值位移   
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    更新时间：2026-07-24

    马致远, 孙振旭, 成功, 冯青松, 周思凡, 刘宇

    DOI：10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20251362
    摘要：为研究桥建分离高铁车站噪声声场特性，解决该类型车站站台在列车快速经过时噪声值过大不满足铁路车站相关标准的问题，以国内某城市新建桥建分离高铁车站为研究对象，分别开展不同工况下列车通过时的噪声测试。基于周期性结构理论与二维半(two-and-a-half-dimensional, 2.5D)声学边界元法，建立桥建分离高铁车站噪声预测模型，并与实测数据进行对比验证。基于测试结果和预测结果，研究了不同工况下列车经过车站时的噪声特性，分析了桥建分离高铁车站噪声声场特性，提出了车站降噪的不同方案，并对各方案降噪效果加以比较，进而确定更优降噪方案。研究结果表明，列车高速驶过桥建分离高铁客站的不同正线股道时，站台1号场点的通过暴露声级均超过了105 dBA(不满足相关标准的建议值)，站房内(无乘客)场点的通过暴露声级均在66～67 dBA之间，列车快速驶过产生的轮轨噪声是车站噪声的主要来源。桥建分离高铁车站噪声预测模型能够较好地模拟中高频段的噪声值，通过该预测模型对站台噪声的空间分布进行了进一步探讨。基于车站噪声预测模型，确定了在高铁站台布置金属屏蔽门是相对更优的车站降噪措施，站台噪声和站房内噪声可分别降低12.2 dBA和7.5 dBA。研究结果可为类似结构的桥建分离高铁车站的噪声预测、候车舒适度评价及降噪设计提供参考依据。  
    关键词：高速铁路;桥建分离;车站噪声;现场实测;声场分布   
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    更新时间：2026-07-24

    王清华, 朱志鹏, 巩浩, 刘检华, 敖晓辉, 李鹏

    DOI：10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20251356
    摘要：梯形螺栓连接是高铁动车组设备舱裙板、底板锁的核心紧固方式，在服役过程中长期承受剧烈振动载荷，易引发预紧力衰减甚至疲劳断裂，威胁高铁安全运行。本研究旨在揭示横向振动条件下梯形螺栓连接的松动机理与临界条件，并基于此开展结构优化设计，提升其防松性能与服役可靠性。首先采用结构化六面体网格划分螺纹牙，建立高铁梯形螺栓连接的高精度有限元模型，并通过敏感性分析验证了网格密度的合理性。施加不同振幅的横向振动载荷，研究横向振动条件下梯形螺栓连接的松动规律与临界条件，揭示松动过程中螺纹面接触状态与接触应力的演化规律，进一步采用深度神经网络代理模型建立端面倾角、被压件厚度与预紧力衰减率之间的非线性映射关系，结合贝叶斯优化算法，以预紧力衰减率最小为目标对端面倾角和被压件厚度进行结构参数优化，对比支持向量回归、随机森林回归和高斯过程回归代理模型的预测精度，验证了深度神经网络模型的优越性。研究结果表明，存在临界横向振幅，当实际振幅小于临界值时，应力重分布导致预紧力衰减；当实际振幅大于临界振幅时，内外螺纹旋转松动导致预紧力持续衰减。优化后的梯形螺栓连接结构在振幅0.2 mm的振动作用下，预紧力衰减量降低14.73%，螺纹面滑移量减少78%，显著提升了梯形螺栓在横向振动条件下的防松性能。提出的深度神经网络代理模型与贝叶斯优化相结合的方法，可实现结构参数的高效寻优，显著提升连接副的抗振性能，优化方案无需附加防松部件，符合高铁轻量化与高可靠性的工程需求，可为高铁裙板锁等关键螺栓连接件的防松设计与装配提供重要支撑。  
    关键词：高铁;梯形螺纹;横向振动;松动;结构优化   
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    更新时间：2026-07-24

    林立, 孟学雷, 韩正, 夏溪蔓, 李璐, 高如虎

    DOI：10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20260200
    摘要：针对高速铁路客流动态波动、非平稳特征以及传统预测模型在复杂环境下鲁棒性不足的问题，本文构建了一种基于多尺度数据特征的客流预测模型。该模型首先将原始客流数据经变分模态分解处理，生成具有差异化频率特性及复杂度的本征模态函数。其次，设计改进的麻雀搜索算法，优化双向长短期记忆网络的关键超参数，增强模型对时序关系的捕捉能力。然后利用全连接层融合多维预测结果，构建组合预测模型。最后以广珠城际铁路客票数据为样本，在15、30和60 min三种时间粒度下，将所提模型与7种经典预测模型进行对比分析。计算结果表明，本文模型在不同时间尺度下，均保持良好且稳定的预测效果，尤其是短时间粒度下优势更为突出。在15 min时间粒度下，较之卷积长短期记忆网络(convolutional long short-term memory, ConvLSTM)、门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)和自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average, ARIMA)，决定系数分别上升了5.18%、36.49%和54.74%。消融实验中，移除变分模态分解算法分支后，模型的平均绝对误差fmae、均方根误差frmse和平均绝对百分比误差fmape指标依次上升了39.035、36.474和2.699；移除参数动态优化分支后，模型的fmae、frmse和fmape评价指标分别上升了87.992、99.708和11.315。本文模型能有效捕捉客流的多尺度特征，为高速铁路运输组织和管理决策提供可靠数据支持，助力运输服务质量与乘客出行满意度提升。  
    关键词：高速铁路;客流预测;双向长短期记忆网络;多尺度特征;组合模型   
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    更新时间：2026-07-24

    王岩, 周黎, 范家铭, 徐辉章, 张新, 李博

    DOI：10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20251484
    摘要：大型高铁站是高铁网络中的关键枢纽节点，其到发线运用方案的合理安排是车站运输组织工作的核心。为实现大型高铁站到发线运用方案的快速编制，将人工智能领域的深度强化学习方法应用于到发线运用问题中。首先，基于列车过站径路的概念来实现到发线分配与进路排列的协同优化，将到发线运用问题描述为最大独立集问题，以尽可能安排所有列车为目标，形成整数规划模型。然后，构建基于冲突图的强化学习环境模型，将到发线运用方案数学模型转化为马尔可夫决策过程，定义状态表征、动作空间、状态转移和奖励函数，为智能体提供训练数据的交互采集场所。最后，设计基于GCN(graph convolutional network)的到发线运用智能体神经网络架构，基于PPO(proximal policy optimization)算法实现智能体高效预训练，在决策阶段，设计基于2Imp的决策提升算法进一步优化方案编制质量。以北京南高速场和广州南站为案例场景，对比3种不同方法的求解时间与最终目标函数取值。结果表明，经过4.2 h预训练后智能体完成收敛，决策阶段智能算法可以快速求得最优解，相比于运筹学经典算法，求解质量相同的情况下智能算法求解速度可提升5～16倍，1.2 s即可完成广州南站1 133列列车的到发线运用方案编制。此外，该方法具有良好的扩展性和泛化能力，智能体经过一次训练后即可泛化至不同车站、不同规模的场景中进行决策与求解。研究结果可为进一步提升列车运行图整体编制效率提供技术支撑，为铁路运输组织的智能化发展提供方法参考。  
    关键词：大型高铁站;到发线运用;深度强化学习;智能体;PPO算法;神经网络   
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    更新时间：2026-07-24
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    邱实, 陈俊东, 李晓健, 成汝南, 魏炜, 杨洋, 王卫东, 王劲

    2026: 1-15. DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20260735
    摘要：轨道板裂缝图像存在标注样本有限、背景干扰复杂和裂缝像素占比低等问题，制约了深度学习模型对细长裂缝的稳定识别与精细分割。针对上述问题，本研究提出一种融合多源注意力与合成数据增强的轨道板裂缝全局定位与局部精细分割方法，构建由全局尺度裂缝定位和局部尺度像素级分割组成的分步识别框架。首先，构建多源注意力增强网络（multi-source attention enhancement network，MSAE-Net），该网络以YOLO11n为基础，在网络主干、特征融合层和检测头中分别引入坐标注意力（coordinate attention，CA）、词元统计自注意力（token statistics self-attention，TSSA）和分离增强注意力（separated and enhanced attention，SEAM）机制，以增强模型对细长裂缝的空间定位、全局关联和弱特征判别能力，实现全局尺度下裂缝区域的精确定位。其次，在局部区域裂缝分割的任务上，结合掩码形态变换与图像转译方法构建局部尺度合成裂缝样本，用于补充真实训练数据并缓解裂缝像素稀缺问题。试验结果表明，所构建的全局定位网络在轨道板裂缝定位任务中取得0.968、0.896和0.961的精确率、召回率和平均精度（AP50），优于主流目标检测模型；在局部裂缝分割任务中，DeepLabV3+相较于其他主流语义分割模型取得最优综合表现，在未使用数据增强时的裂缝交并比为0.588；引入合成裂缝样本后，裂缝交并比最高提升至0.616，表明基于掩码到图像转译的合成数据能够有效提升模型对细长裂缝的分割能力。本研究所提方法兼顾裂缝全局定位、局部边界分割精度，可为轨道板裂缝自动化巡检及后续病害量化评价提供技术支撑。  
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    2026-07-16

    许澳, 石翔宇, 张墨林, 王开珉, 熊小慧, 张洁

    2026: 1-12. DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20260899
    摘要：横风环境下高速列车气动性能急剧恶化，严重影响列车运行安全。随着高速列车运行速度的不断提高、车体重量的不断减轻，保障横风环境下高速列车的运行安全显得尤为重要。以三车编组高速列车为基准（模型Ⅰ），提出背风侧新型气囊结构被动流动控制方法（模型Ⅱ），研究气囊结构在10°、20°、30°、40°、50°侧滑角下对高速列车横风气动性能的控制效果和影响规律。基于三维稳态SST k-ω双方程湍流模型，分析不同侧滑角下列车周围流场结构、气动力特性以及气囊结构在不同侧滑角下的抗倾覆效果。研究结果表明：列车背风侧气囊结构能有效调控背风侧大尺度涡流，诱导近壁涡结构二次分离耗散涡流强度、改变主导旋涡涡核位置，优化背风侧表面压力分布，整车横向力系数降低，倾覆力矩系数减小，高速列车横风气动性能提升；5种侧滑角下，模型Ⅱ头车侧向力系数较模型Ⅰ分别降低-0.1%、1.8%、9.4%、20.5%、9.9%，倾覆力矩系数分别降低0.1%、8.1%、17.3%、48.7%、9.8%，背风侧气囊结构策略在不同侧滑角下均能有效提升高速列车抗倾覆性能，且在40°侧滑角下控制效果最为显著，中间车与尾车倾覆力矩分别降低24.9%和35.8%，整体表现出良好的横风环境适应性。论文研究成果可为新一代高速列车提升横风环境下的抗倾覆性能提供一定参考。  
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    2026-07-16

    陈青生, 王文娟, 陶高梁, 熊志林, NIMBAIKAR Sanjay

    2026: 1-13. DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20260652
    摘要：沿海寒冷地区，深层水泥搅拌桩长期遭受SO₄²⁻和Mg²⁺侵蚀与冻融循环的共同作用，进而导致地基承载力下降、不均匀沉降及膨胀开裂，严重威胁近海基础设施的长期安全运营。为解决上述问题，采用硅灰（silica fume， SF）与聚丙烯纤维（polypropylene fiber， PPF）协同改性水泥土的新方法，通过冻融循环试验、无侧限抗压强度（unconfined compressive strength， UCS）试验、扫描电子显微镜（scanning electron microscope， SEM）试验和X射线衍射（X-ray diffraction， XRD）分析，从宏观与微观两个层面系统评价水泥土的耐久性劣化规律与微观损伤机理。结果表明，海水化学侵蚀与冻融循环的共同作用诱发了比单一环境更为剧烈的强度衰减与基体剥蚀，劣化程度依次为淡水环境＜SO₄²⁻环境＜Mg²⁺环境。复合水泥土在淡水、SO₄²⁻和Mg²⁺环境下的初始抗压强度较普通水泥土分别提升409.1%、247.1%和277.8%；经历9次冻融循环后，强度损失率分别为26.8%、59.3%和73.5%，质量损失率分别为-0.3%、3.4%和15.9%，均为同环境下各组最低。微观分析表明，硅灰通过火山灰反应生成水化硅酸钙（calcium silicate hydrate， C-S-H）凝胶，细化孔隙，抑制侵蚀性离子渗透及膨胀性产物生成；聚丙烯纤维构建三维网络桥接微裂缝，抑制冻胀裂纹扩展并增强界面结合力，延缓Mg²⁺向基体内渗透与C-S-H向水化硅酸镁（magnesium silicate hydrate， M-S-H）的转化。两者协同作用有效阻断了冻胀损伤累积与SO₄²⁻和Mg²⁺的深层渗透，显著提升了水泥土在复杂近海环境下的结构稳定性和长期耐久性， 为深层水泥搅拌桩在沿海寒冷地区的工程应用提供了科学依据。  
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    2026-07-16

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