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摘要
摘要
随着我国高铁网络的持续扩展,保障列车运行安全已成为关键问题。轮对
作为列车与轨道接触的核心部件,其状态对列车运行性能具有重要影响。车轮
扁疤和车轮多边形磨耗等踏面损伤会激发轮对的高频振动,从而对列车和轨道
结构带来不利影响。如何对列车车轮踏面状态进行有效监测是铁路行业当下亟
待解决的问题。论文以提高车轮踏面损伤识别率为目标,提出了踏面损伤特征
表达新方法,建立了基于深度学习的多分支卷积神经网络模型,并开展了缩尺
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