Quantifying the impact of rail longitudinal level changes on dynamic load magnitudes through instrumented wheelset measurements
Notice bibliographique
Résumé
Track geometry significantly influences train-track dynamic interactions, primarily due to irregularities at the wheel-rail interface. These irregularities generate dynamic load excitations, leading to defects and damage. This study evaluates how track surface profile longitudinal level vertical changes affect vertical wheel-to-rail loads, quantified by the dynamic load factor (ϕ), due to the importance of ϕ in track design. A limitation of the existing studies is their focus on instrumented sections and numerical modellings without considering different track structures. This study conducted dynamic load measurements using two instrumented wheelsets (IWS) over a 340 km section operated by a North American Class 1 freight railway in the Canadian Prairies under various track structures and train speeds. Rail surface longitudinal level measurements were obtained as routine measurements through a track geometry car. The paper presents statistical distributions of rail longitudinal level across different track structures and evaluates two widely used and recently developed ϕ equations within the context of North American freight railways to quantify the impact of rail longitudinal level (i.e. profile) changes on dynamic load magnitudes. The study also evaluates regulated threshold values by considering observed trends in the measured data, which aims to quantify and compare these values with our current understanding.
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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) | 0,004 | 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 ».