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期刊简介

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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 5，2026 2026年第23卷第5期

  • 高速铁路技术

    宋颖, 刘晨, 高志强

    DOI：10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20251152
    摘要：在高速铁路的快速发展进程中，钢轨焊接接头因轮轨瞬态冲击引发的非均匀磨耗是制约钢轨服役寿命和影响列车安全的关键问题。为研究钢轨焊接接头的磨耗演变规律，采用ABAQUS-Universal Mechanism(UM)-MATLAB联合仿真技术，基于Kik-Piotrowski轮轨接触理论和Archard磨耗理论，构建了考虑钢轨硬度分布情况的焊接接头磨耗演变预测模型，对钢轨焊接接头在长期服役过程中的磨耗行为进行了仿真，系统分析了钢轨焊接接头布置位置、初始不平顺以及热影响区和钢轨母材硬度差异等因素对钢轨焊接接头磨耗的影响。结果表明：高速列车通过钢轨焊接接头时，长波长焊接接头型面会经历显著变化，不平顺现象沿列车运行方向扩散，且磨耗初期轮轨相互作用力呈现先降后升的趋势；凸型焊接接头会导致轮轨接触力反作用，且随着列车累计通过总重的增加，进而引发周期性不平顺从而形成钢轨波浪形磨耗；优化钢轨焊接接头位置有助于降低轮轨冲击作用，焊接接头位于承轨台正上方相比位于跨中上方会导致更大的轮轨作用力，且当列车通过总重增加至30 Mt时轮轨作用力超出170 kN的安全限值。控制初始焊接接头波长≥0.2 m、波深<0.3 mm以及减小热影响区与钢轨母材硬度差能有效延缓凸型焊接接头磨耗。本文研究结果可为高速铁路钢轨焊接接头磨耗评估和性能优化提供理论依据。  
    关键词：高速铁路;钢轨焊接接头;硬度分布;磨耗演变;预测模型   
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    更新时间：2026-05-29

    邓智文, 刘斌, 董傲冉, 田志强, 柴崇峻

    DOI：10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20251041
    摘要：在高速铁路实际运营过程中，当遇到突发事件引发的列车延误和维修天窗时间延长等情况时，铁路部门需及时生成相应的延误处置策略。为解决突发事件下高铁列车运行与维修天窗的一体化调整优化问题，综合考虑列车运行调整和维修天窗约束，以列车和维修天窗总延误时间最小为目标，建立列车运行与维修天窗一体化调整优化模型。利用对偶分解方法将模型按车站分解为主问题与若干子问题，构建Dantzig-Wolfe分解模型。设计一种行列生成算法，按照线路中车站的排列顺序递次向主问题中添加区间运行约束(行)，求解当前主问题并传递对偶信息供对应车站的定价子问题求解生成改进列车时刻表(列)与维修天窗开始和结束时刻，重复迭代直至生成线路上所有车站的最优列车运行和维修天窗一体化调整方案，其组合即为列车运行与维修天窗一体化调整优化问题的最优可行解。最后，为验证模型和算法的有效性，选取京沪高速铁路作为研究对象，设计不同延误场景和不同列车数量的测试案例，通过与Gurobi求解器对比分析，验证行列生成算法的质量和效率。结果表明，设计的行列生成算法在求解速度与精度上优于Gurobi，求得的列车和维修天窗总延误时间减少25.1%，求解时间在28.4 s以内。研究结果可为铁路运营管理部门在突发事件下进行高铁列车运行与维修天窗一体化调整提供科学依据。  
    关键词：高速铁路;列车运行调整;维修天窗;混合整数规划;Dantzig-Wolfe分解;行列生成算法;Gurobi   
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    更新时间：2026-05-29

    张睿, 杨信丰, 刘兰芬, 邵国荣

    DOI：10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20251100
    摘要：为应对突发的列车延误状况，减少区间线路中断对列车运行的干扰，提出一种针对线路中断后的高速铁路列车运行调整优化方法。首先，通过考虑区间运行时分、车站到发线能力、追踪间隔等约束条件，以列车总到发延误时间最小和中断对列车运行区间影响范围最小为目标，构建列车运行调整模型。其次，在传统蚁群算法的基础上，通过解空间重构将列车到发时刻调整映射为旅行商问题，并优化信息素更新机制，提出改进蚁群算法以增强算法全局搜索能力。最后，以郑西高铁上行方向渭南北—洛阳龙门段为案例，模拟华山北—灵宝西区间中断场景来验证模型的有效性。结果表明，改进蚁群算法能够快速收敛，可获得满意的帕累托非支配解集，从列车总到发延误时间角度考虑，可实现线路总延误时间260 min的调整方案，从列车运行区间影响范围角度考虑，可实现中断对列车运行区间影响范围86 min的调整方案，与传统蚁群算法相比，该算法将列车总到发延误时间和故障影响范围分别减少了5.11%和7.04%。可有效实现区间线路中断后列车运行秩序的恢复，通过采用改变停站方案、区间赶点运行及合理越行等列车运行调整策略，显著缓解了后续列车的连锁延误，保障后续列车恢复正点运行。本研究可为复杂干扰情况下的列车运行调整提供调整处置策略备选方案。  
    关键词：高速铁路;列车运行调整;线路中断;蚁群算法;多目标优化   
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    更新时间：2026-05-29

    谢菲, 王家斌, 高广军

    DOI：10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20251170
    摘要：为提升高寒丰雪环境下高速列车转向架区域的防积雪能力，基于Realizable k-ε连续相湍流模型，采用非稳态雷诺平均Navier-Stokes方法(URANS，unsteady Reynolds-averaged Navier-Stokes)，结合离散相模型(DPM，discrete phase model)进行数值模拟，对前后两端均安装倾斜端板的原始车型(方案1)、前端安装垂直端板+下斜导流板/后端安装倾斜端板的优化车型(方案2)、前后两端均安装垂直端板+下斜导流板的优化车型(方案3)3种不同端板外形下转向架区域的空气流场特性、雪粒运动轨迹、积雪堆积情况进行分析。同时，通过转向架区域净风场、两相流及冰雪风洞试验对数值模拟方法的精确度和适应性进行了系统验证。研究结果表明：相比于原始倾斜端板外形，当前端板采用垂直端板+下斜导流方案时，可显著减少转向架部件表面的正压分布，将上扬卷入转向架腔内的雪粒数量降低71.11%。当前后端板均采用垂直端板+下斜导流方案时，可有效减少前端进入转向架区域的雪粒数量，并将转向架表面黏附雪粒数量降低67.94%，此时在后端易产生紊乱气流形成更多积雪结冰，且在后导流板处雪粒子黏附数量增加了26.24%。前后端板均采用垂直端板+下斜导流的方案明显不能适应高速列车运行时的频繁换向需求，建议采用前端安装垂直端板+下斜导流板/后端安装倾斜端板的方案，并制作成可伸缩自适应的垂直导流板装置，以实现对转向架区域积雪结冰的双向控制。  
    关键词：高速列车;转向架区域;数值模拟;边界优化;积雪结冰   
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    更新时间：2026-05-29

    寇宏波, 李德深, 王雨阳, 郭翔宇, 汪运

    DOI：10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20251185
    摘要：随着我国高速铁路建设的迅速发展，接触网系统的运行稳定性日益受到关注。作为接触网供电系统中的关键部件，吊弦的结构完整性和运行状态直接关系到列车运行的安全与可靠性。而要实现吊弦健康状态的自动化、智能化检测，首要任务是在复杂的外界条件下对吊弦部件进行精准识别。为此，本文提出一种基于因果学习的跨域目标检测算法，用于实现复杂场景下接触网吊弦的高效识别。首先，通过引入全局变换、几何变形和环境模拟等多种数据增强策略，扩充源域样本，模拟复杂多变的实际工况，从而实现标注信息的高效迁移。其次，在改进的Faster R-CNN目标检测框架中集成因果注意力模块，通过深入挖掘图像中关键区域与整体特征之间的因果关系，从而自动强化与吊弦相关的特征表达，有效抑制背景噪声和无关信息的干扰。最后，利用因果原型学习方法，通过将源域和目标域中相同类别的特征映射到统一的原型空间，实现跨域特征对齐，显著缓解因源域偏向和样本不平衡引起的检测误差。本文方法在多种典型复杂环境下进行了验证，实验结果表明，与主流的跨域目标检测方法，如Faster-RCNN、YOLOv11相比，本文方法在测试集上表现出最优性能。在保证较高检测精度的前提下，该方法还具备良好的跨域适应能力和鲁棒性，展现出广阔的工程应用前景。  
    关键词：因果学习;跨域检测;吊弦;数据增强;区域卷积神经网络   
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    更新时间：2026-05-29
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    陈颖雪, 刘志钢, 潘寒川, 李俊芳, 马竞驰, 倪汪凌

    2026: 1-13. DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20260179
    摘要：为解决大数据中地铁消费出行记录识别精度不足、专项研究受限的问题，弥补传统随机抽样CLARA（Clustering Large Applications）聚类算法在稀有模式（小簇）识别上的缺陷，提出一种结合自适应抽样CLARA算法与多源数据融合的稳健分析模型。首先，构建基于密度感知的自适应抽样策略，利用高斯型核函数对地铁消费出行链数据进行密度估计，引入指数衰减函数提升低密度稀有模式样本的入样概率。其次，通过对大簇和小簇分别进行簇心稳定性检验，设计一种动态判定的自适应抽样终止机制。进而，构建融合外部调查真值的“校验-反馈-修正”闭环体系，并嵌入算法框架。最后，以上海地铁徐家汇站为例进行实证研究。结果表明：改进后的CLARA较k-medoids和传统CLARA，总体聚类准确率提升2%-8%，小簇识别准确率提升8%-32%，聚类结果与问卷数据类别分布偏差仅为4.21%，且与两类典型过采样聚类方法相比，在综合性能上取得了更好的平衡。算法从含噪数据中识别出8类工作日地铁消费出行链，并基于此识别出商圈潜在目标人群为：在12：00-15：30时段距离商圈6公里或25分钟行程内的办公人群，以及19：30-21：30时段距离商圈17公里或45分钟行程内的居民。经量化验证，针对该人群实行高密度、短停站等行车措施可带来13%-22%的消费出行潜在增量。所提方法为从含噪大数据中稳健识别出行模式提供了解决方案，并为精准理解地铁消费出行及促进地铁与商业协同优化奠定基础。  
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    陈光武, 马斌

    2026: 1-17. DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20260235
    摘要：针对高速铁路运维领域命名实体识别主要依赖单模态文本信息，存在语义模糊、实体边界不清晰且难以有效利用现场图像信息的问题，提出一种面向高铁运维场景的多模态命名实体识别方法。首先构建图文对应的高铁运维多模态数据集，并对图像与文本进行统一的结构化解析与实体标注。在模型设计上，通过多粒度视觉特征编码模块，提取兼顾局部细节与整体结构的视觉表示，并在该模块引入动态通道感知视觉映射机制，通过通道权重自适应学习对融合后的视觉特征进行通道加权，实现关键语义增强与冗余信息抑制；在此基础上，构建细粒度跨模态注意力融合模块，在多层语义空间中实现文本与视觉信息的逐层对齐与深度交互，提升跨模态语义关联精度；进一步引入全局感知分类策略，将图像整体语义信息融入实体判别过程，在细粒度局部对齐的基础上进一步建模全局上下文信息，提升复杂运维场景下的识别性能。设计由主损失与辅助损失组成的多目标优化损失函数，通过协同约束序列结构、类别分布及跨模态语义一致性，提升模型的鲁棒性与泛化能力。在高铁运维多模态数据集上的实验结果表明，所提方法精确率、召回率和F1值分别达到了93.56%、94.83%和94.19%，相比BiLSTM-CRF、BERT-CRF、HVPNeT和MMIB四种主流模型，F1值分别提升15.67、8.29、3.79和2.68个百分点。此外，在两个通用多模态数据集上的实验结果表明，所提方法具有较好的领域泛化能力。案例识别测试验证了该方法具有良好的识别性能，为高铁智能运维决策提供有力的支撑。  
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    胡昌昊, 郑珺, 敖馨月, 丁镇涛, 张树卿, 苏乙, 庞鹏

    2026: 1-15. DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20260313
    摘要：永磁轨道（permanent magnet guideway， PMG）作为高温超导（high-temperature superconducting，HTS）磁悬浮列车系统的唯一磁场源，其磁场强度与磁场分布特征直接影响磁悬浮列车的乘坐舒适度与运行安全性，然而由于测量磁场的困难性以及人类无法用肉眼直观观察或感知到磁场，使高温超导磁浮列车的永磁轨道磁场研究与检测仍面临较大挑战。传统磁场检测设备往往是由单个磁传感器搭配三轴机械装置实现平面磁场检测，行程范围有限、效率较低，且由于机械运动会造成额外误差，不适用于磁轨这一大尺寸永磁体的磁场检测。为了解决现有磁场检测设备无法高效准确地测量磁轨磁场这一问题，以霍尔阵列搭配基于现场可编程门阵列（field-programmable gate arrays，FPGA）的并行处理能力研制了成像分辨率达19.13像素/英寸（ppi）、最小可测量磁场强度为0.294mT、磁场量程为±600 mT的实时磁视相机，通过软硬件的高度并行化设计实现了并行采样、并行计算和并行数据处理，使整体采样率达到57.14kHz。该系统针对磁轨尺寸由64个霍尔元件排列成长度为160 mm的线性阵列，能够沿列车行驶方向依次测量磁轨磁场，并可将测量数据直接转化为可视的磁场图像。实验结果表明，该系统可实现对永磁轨道空间磁场的精确测量与实时磁视成像，测量准确率达 90.03%，测量时间缩短至原来的 1/64。本研究验证了所提测量系统的有效性，可为高温超导系统中永磁轨道磁场的高效检测提供参考方案，同时对HTS的电磁补偿系统应用也具有很大的潜力。  
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