Towards a Valid Model of Train Braking System at Low Adhesion Condition
Notice bibliographique
Résumé
The Low Adhesion Braking Dynamic Optimisation for Rolling Stock (LABRADOR) project was a good step towards developing a valid train brake system model to be used to assess the train performance in various adhesion conditions.The LABRADOR model has previously been validated in dry conditions.However, for LABRADOR to become a trusted industry tool then it must be seen to provide accurate predictions of the behaviours of real, contemporary trains that are braking in genuinely low adhesion conditions.Test data from trains braking in low adhesion conditions is rare, but the Rail Safety and Standards Board (RSSB) "T1107 Sander Trial" project has carried out an extensive series of tests in order to measure the brake performance benefits of different sander configurations.Based on the diversity of the data and the number of measured variables in each individual test, the data forms a useful resource for LABRADOR improvement and validation.This paper presents LABRADOR validation process under low adhesion conditions.The sander trial data has been used to develop sanding and cleaning (conditioning) effect models that have been integrated within LABRADOR model.The upgraded LABRADOR model then has been tested and simulated under various low adhesion scenarios that represent the experimental tests.The results shows that the model outputs match the experimental data with a good degree of accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».