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作者：刘兴晨;肖杰灵;庄丽媛;景璞;余思昕;
单位：西南交通大学土木工程学院;西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室;华设设计集团股份有限公司;广东省铁路建设投资集团有限公司;广东省高速公路有限公司;
摘要：钢轨内巨大的温度力严重危害无缝线路的行车安全，预测轨温，提前掌握轨温变化规律十分必要。针对气温-轨温的关联关系展开研究，在新疆富蕴实地开展监测试验，对气温与轨温实行一年内1—10月的温度监测；分析气温与轨温的波动规律；采用贝叶斯正则化的BP神经网络建立轨温预测模型，对气温与轨头、轨腰与其他部位轨温的变化关系进行预测。结果表明，气温和钢轨各部位轨温的变化均呈现规律的周期性，且其最值的差值变化并不完全符合传统规律所述；实测结果显示，最高轨温与最高气温差值变化范围在3～15℃,其差值变化随气温回升而减小，最低气温与最低轨温差值约为1.08,其差值波动较稳定；基于贝叶斯正则化的BP神经网络模型预测结果显示，由日最低气温预测钢轨各部位最低温时，平均误差最小，低至0.311℃,由轨腰日最高温预测钢轨其他部位最高温时，平均误差最小，可达0.877℃。实际工程中，可优先考虑由气温预测最低轨温，由轨腰温度预测其他部位的最高轨温；在冷热交替的时段，应注意及时监测轨温状况，放散温度应力。
关键词：无缝线路;;轨温预测模型;;轨温监测试验;;轨温变化规律;;贝叶斯正则化;;BP神经网络
基金资助：国家自然科学基金面上项目(52272441);; 国家科技部重大专项(2022YFB2602905);; 四川省自然科学基金创新研究群体项目(2023NSFSC1975);; 山东铁投集团科技计划项目(TTKJ2021-04)
