Lab and Field-Based Monitoring of Continuous Welded Rail Using Distributed Fibre Optic Sensors and Buckling Assessment With Physics-Based and Data-Driven Models
Notice bibliographique
Résumé
Continuous Welded Rails (CWR) have advantages over traditional jointed track, like improved ride comfort, but increasing demand for railway transportation and climate change have led to the degradation of CWR systems. This degradation can lead to a greater likelihood of rail thermal buckling, which could lead to train derailments. To maintain the required level of operational safety and extend the lifespan of current railway systems, structural health monitoring (SHM) could serve as a useful tool in identifying the early signs of deterioration, hence enabling timely maintenance. This thesis investigates the application of distributed fibre optic sensors (DFOS) for monitoring the lateral response of rails under mechanical loading and thermal loading, for the purpose of rail thermal buckling prevention. A series of lab tests were conducted to evaluate two different DFOS technologies to monitor rail buckling under various axial loading, boundary, and restraint conditions. A method was developed to accurately evaluate the rail axial strain, bi-axial bending curvature, lateral deflection, geometric imperfections, and lateral restraint using the DFOS data acquired at service loads. These parameters were then used to create a finite element model (FEM) for estimating the ultimate buckling response of slender structural members based on measurements taken at service loads. Additionally, a digital twin of the laboratory-tested rail was developed using the statistical FEM approach enabling both the true rail response to be inferred and improved predictions of the nonlinear rail response with confidence intervals. Two field monitoring campaigns were conducted to monitor the long-term thermal response of a tangent and a curved rail in Canada during the critical summer period. The long-term thermal response of the rail was analyzed and assessed using the monitored data. The DFOS measurements were used to establish a data-driven model to predict the rail thermal response and to assess the rail lateral support conditions through FEM updating. At higher temperatures the axial strain and curvature were found to increase nonlinearly, and the lateral support stiffness was found to be lower than expected. The short-term rail dynamic response during the passage of a passenger train was also monitored, and used to evaluate the dynamic buckling response of this section of CWR using FEM.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».