A Study on Fitting Longitudinal Profiles of Railway Station Tracks
Notice bibliographique
Résumé
The accurate fitting of railway station track profiles is crucial for improving the quality of station‐related engineering projects. However, in practice, there are still cases where straight lines are used to approximate vertical curve segments. To avoid the ‘straight‐line approximation’ deviation in the gradient value of the profile’s straight segments, this paper establishes a mathematical programming model with the objective of minimising the total amount of track raising and lowering. To satisfy the model constraints, an optimal vertical curve fitting algorithm, utilising a bisector vector approach to unambiguously resolve the conjugacy issue in analytical circular curve calculations, and a genetic algorithm based on neighbourhood search, specifically designed to fine‐tune initial least squares gradient estimates and avoid systematic deviations, are proposed. Finally, the effectiveness of the proposed model and algorithm is validated through a case study. With a total grade value adjustment of only 0.45‰ based on the least squares method, the proposed fitting algorithm achieves a 38.7% reduction in track raising and lowering compared to manual fitting. This demonstrates the effectiveness of the proposed method in achieving the integrated optimisation of straight‐line segments and vertical curve segments within the longitudinal profile. The implementation of this algorithm through programming can significantly enhance both the efficiency and quality of railway station track profile fitting.
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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 ».