ДОСЛІДЖЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ МЕТОДІВ ОБЧИСЛЕННЯ КРИТИЧНОЇ ШВИДКОСТІ РУХУ ПОЇЗДА
DOI:
https://doi.org/10.20998/3083-6298.2025.03.03Ключові слова:
критична швидкість, коливання рухомого складу, багатошаровий перцептрон, гаусівська регресія, опорні вектори, апроксимація, машинне навчання, СППРМ, криволінійний рухАнотація
Актуальність. Визначення критичної швидкості залізничного рухомого складу є ключовим етапом при проектуванні та експлуатації сучасних поїздів, оскільки перевищення цієї швидкості призводить до стійких поперечних коливань, зростання бічних сил у контакті колеса з рейкою і, як наслідок, збільшення ризику сходу рухомого складу з колії. У зв’язку з погіршенням стану рухомих складів і шляхового господарства, стає необхідним забезпечення надійного та ефективного прогнозування критичної швидкості на основі сучасних обчислювальних методів. Предметом дослідження є ефективність методів машинного навчання для апроксимації критичної швидкості в умовах нелінійних залежностей та обмеженого обсягу даних. Метою статті є відбір найбільш ефективного методу обчислення критичної швидкості поїзда для подальшого впровадження в систему підтримки прийняття рішень машиніста (СППРМ) та як компонента моделі криволінійного руху поїзда. Були отримані наступні результати: моделі MLP (Multilayer Perceptron) та GPR (Gaussian Process Regression) продемонстрували високу точність прогнозування як на малому, так і на великому обсязі даних, причому MLP показав кращу масштабованість при зростанні обсягу навчальних даних, ніж GPR. Висновки. На основі проведеного порівняльного аналізу доцільно використовувати MLP як основну модель для визначення критичної швидкості в СППРМ та діагностики залізничного транспорту.
Посилання
- Alves Costa, P., Colaço, A., Calçada, R. and Cardoso, A. (2014), “Critical velocity of railway tracks. Detailed and simplified approaches”, Transportation Geotechnics, Vol. 2, pp. 30–46.
- Iwnicki, S., Spiryagin, M., Cole, C. and McSweeney, T. (2019), “Handbook of Railway Vehicle Dynamics, Second Edition”, Boca Raton: CRC Press, 2nd ed.
- Dusza, M. (2020), “Rail vehicle model motion analysis on curved track with vertical irregularity”, World Journal of Transport and Environment, Vol. 130, pp. 75–84.
- Wu, Y., Fu, H. and Bian X. (2024), “Critical Velocity and Dynamic Response of High-Velocity Railway in Ballastless Track”, Journal of Physics: Conference Series, 8 p.
- Castanheira-Pinto, A., Fernández-Ruiz, J., Colaço, A., Alves Costa, P. and Connolly, D. P. (2022), “A simplified approach for predicting the non-linear critical speed of railway tracks”, Transportation Geotechnics, Vol. 37.
- Alves Costa, P., Soares, P., Colaço, A., Lopes, P. and Connolly, D. (2020), “Railway critical velocity assessment: A simple experimental-analytical approach”, Soil Dynamics and Earthquake Engineering, 10 p.
- Mezher, S., Connolly, D., Woodward, P., Laghrouche, O., Pombo, J. and Alves Costa, P. (2015), “Railway critical velocity – Analytical prediction and analysis”, Transportation Geotechnics, Vol. 6, pp. 84-96.
- Estaire, J. and Crespo-Chacón, I. (2024), “On the use of dispersion curves to determine the critical velocity of railway tracks. Application to case studies”, Transportation Geotechnics, Vol. 46, 13 p.
- Polach, O. and Kaiser, I. (2012), “Comparison of Methods Analyzing Bifurcation and Hunting of Complex Rail Vehicle Models”, Journal of Computational and Nonlinear Dynamics, Vol. 7, 8 p.
- Yevtushenko, O. S. and Zakovorotnyi, O. Yu/ (2025), “Matematychna model kolyvan rukhomoho skladu na kryvoliniinii diliantsi shliakhu dlia bortovoi systemy pidtrymky pryiniattia rishen”, Control, navigation, and communication systems. Collection of scientific papers, Poltava: PNTU, Vol. 3, pp. 33–36.
