基于大数据和动力学模型的车轮磨耗预测研究

1 论文标题：基于大数据和动力学模型的车轮磨耗预测研究

2 作者信息：张 旭：大连交通大学高速列车服役安全关键技术铁路行业重点实验室，辽宁 大连；官上杰：大连交通大学机车车辆工程学院，辽宁 大连

3 出处和链接：张旭, 官上杰. 基于大数据和动力学模型的车轮磨耗预测研究[J]. 数据挖掘, 2024, 14(2): 116-124. https://doi.org/10.12677/hjdm.2024.142010

4 摘要：为了研究车轮磨耗的特点和演变过程，对机车车轮的磨耗进行了大数据分析研究发现：轮径及轮缘厚度的磨耗率随轮径值及轮缘厚度的降低呈先减小后增大的趋势、且新轮状态下车轮踏面的磨耗率约为轮缘磨耗率的三倍左右；新轮状态下车轮踏面磨耗较为明显，一定运行里程后轮缘磨耗更为突出。建立了机车动力学模型、轮轨滚动接触模型、材料磨损模型一体的车轮磨耗计算模型，并使用实测车轮数据与优化算法相结合的方式来对车轮磨耗计算模型中磨耗系数k进行优化，计算发现：磨耗系数取平均值的车轮磨耗计算结果与实测值误差较大，而取优化值的计算结果与实测值的误差较小在3%~13%之间(车轮磨耗集中在−45~40 mm，磨耗最大位置在−10~−5 mm之间)。