“轨道平顺状态是铁路工务部门实施轨道精调、大机捣固作业的重要依据。重载铁路曲线地段线路状态劣化速度快，是养护维修的薄弱环节。为研究曲线地段轨道不平顺的时空分布规律、明确线路的重点养护区段和优化现有的不平顺养护维修标准，基于某重载铁路2016 - 2024年多个维修周期的轨检不平顺数据，构建Prophet模型研究单个轨道单元的不平顺在周期性维修干预下的整体演变趋势与年度周期特征，利用统计学方法探究轨道不平顺及其单项指标在不同曲线半径、不同股别上的空间分布特征与变化规律。研究结果表明：Prophet模型有效解析了轨道单元不平顺的长期趋势、年度周期性及维修干预后的劣化规律，不平顺在相邻两次维修后的劣化规律具有相似性，劣化速率呈现“先慢后快”的共性特点。重载铁路TQI分布随曲线半径增大逐渐由高值区间向低值区间移动，R400m曲线的TQI主要分布在［10，14］，频数占比为83.15%；R1000m曲线的TQI主要分布在［6，10］，频数占比为77.32%；当曲线半径超过800 m后，TQI随半径增大而下降的趋势显著减缓。重车线、轻车线的单项不平顺指标都近似为“正态分布”，但重车线的各单项指标不平顺值大于轻车线。轨距在左标准下的分布频数小于87%，是7项指标中最差的一项，需要在养护维修过程中重点关注。研究结果对掌握重载铁路轨道不平顺分布规律、指导TQI管理值优化和现场养护维修作业具有重要参考。”

“针对重载铁路恶劣环境下传统钢轨病害诊断方法的不足，专家提出了一种车载式声学诊断设备与深度学习模型相结合的诊断方法。通过采集钢轨病害声学数据，分析信号特性，并引入多维度特征的多分支融合深度学习模型及交叉注意力机制，显著提升了模型识别准确率，为重载铁路钢轨病害诊断技术的升级提供了有力的技术支持。”