Continuous Evaluation of Track Modulus from a Moving Railcar Using ANN-Based Techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Track foundation stiffness (also referred as the track modulus) is one of the main parameters that affect the track performance, and thus, quantifying its magnitudes and variations along the track is widely accepted as a method for evaluating the track condition. In recent decades, the train-mounted vertical track deflection measurement system developed at the University of Nebraska–Lincoln (known as the MRail system) appears as a promising tool to assess track structures over long distances. Numerical methods with different levels of complexity have been proposed to simulate the MRail deflection measurements. These simulations facilitated the investigation and quantification of the relationship between the vertical deflections and the track modulus. In our previous study, finite element models (FEMs) with a stochastically varying track modulus were used for the simulation of the deflection measurements, and the relationships between the statistical properties of the track modulus and deflections were quantified over different track section lengths using curve-fitting approaches. The shortcoming is that decreasing the track section length resulted in a lower accuracy of estimations. In this study, the datasets from the same FEMs are used for the investigations, and the relationship between the measured deflection and track modulus averages and standard deviations are quantified using artificial neural networks (ANNs). Different approaches available for training the ANNs using FEM datasets are discussed. It is shown that the estimation accuracy can be significantly increased by using ANNs, especially when the estimations of track modulus and its variations are required over short track section lengths, ANNs result in more accurate estimations compared to the use of equations from curve-fitting approaches. Results also show that ANNs are effective for the estimations of track modulus even when the noisy datasets are used for training the ANNs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle