Use of measured accelerations from a passenger rail car to evaluate ride quality and track roughness – A case study
Notice bibliographique
Résumé
Increasing traffic and speeds on passenger rail lines, and a short season for maintenance work, have motivated the industry to find new methods to assess the condition of existing infrastructure and determine where upgrades are required. In this study, acceleration data from the car body and axle boxes of a revenue car over 92 km of a Canadian passenger rail route in Ontario were collected for two purposes: first, to apply weighted filtering method according to ISO 2631-1997 standard as a technique to determine the locations which highly impact the ride quality and to investigate the effect of type of track features and speed on the ride quality; second, a new analytical method called the envelope of acceleration was applied to use the recorded accelerations to evaluate the alignment and surface roughness along the track. Since the alignment and surface roughness values are always positive and are calculated over a specified length (e.g. 9.5 m, 18.9 m, 38 m) an envelope technique was employed which uses spline interpolations over local maxima of the absolute magnitude of accelerations at every separated n samples corresponding to best fit with track roughness. The regression analysis between the envelope of accelerations and alignment and surface roughness presented a meaningful correlation and showed the applied method is a promising analytical technique to indicate rough sections of the track. The limitations to the application of envelope of acceleration are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».