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作者：杨建伟;王小慧;刘佩珊;杨飞;王金海;孙培文;
单位：北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室;广州大学土木与交通工程学院;中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所;
摘要：目前无砟轨道平顺性的评价方法只适用于中短波长，难以满足大范围动态复杂线路的变化需求。如果仅依靠单一波长轨检数据评价轨道状态，会导致其他波长局部波动或潜在病害不能被有效识别的现象。通过挖掘不同波长下的轨道不平顺信息，将深度学习方法与现有评价方法相融合，提出改进的自编码解码高斯生成对抗神经网络(DAGGAN)及自适应轨道质量指数方法(DAE＿TQI),实现对轨道状态的实时监控。为验证方法的准确性和有效性，将其与其他方法进行对比，验证DAGGAN模型在识别单几何不平顺时的有效性，同时DAE＿TQI方法可综合评价无砟轨道状态，结果可作为高速铁路轨道养护维修的理论依据。
关键词：轨道不平顺;;轨道质量指数;;自编码解码网络;;高斯对抗网络;;自适应轨道质量指数
基金资助：国家自然科学基金(52272385,52205083);; 中国博士后科学基金(2024M750619);; 博士研究生科研能力提升项目(DG2023019)
