基于統(tǒng)計(jì)分析方法的成都地區(qū)無砟軌道溫度梯度預(yù)測(cè)

趙坪銳，鄧非凡，丁晨旭，畢瀾瀟，蘇成光

（西南交通大學(xué)高速鐵路線路工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川成都　610031）

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基于統(tǒng)計(jì)分析方法的成都地區(qū)無砟軌道溫度梯度預(yù)測(cè)

趙坪銳，鄧非凡，丁晨旭，畢瀾瀟，蘇成光

（西南交通大學(xué)高速鐵路線路工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川成都610031）

摘要基于成都地區(qū)雙塊式無砟軌道溫度場(chǎng)試驗(yàn)獲取的軌道結(jié)構(gòu)實(shí)測(cè)溫度數(shù)據(jù)，對(duì)成都地區(qū)無砟軌道溫度梯度進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，利用概率統(tǒng)計(jì)方法提出了管理溫度梯度建議值。主要結(jié)論：無砟軌道結(jié)構(gòu)內(nèi)部溫度在垂向呈非線性分布，且隨時(shí)間呈周期性變化，正溫度梯度極值時(shí)的垂向溫度分布近似為指數(shù)函數(shù)；由概率統(tǒng)計(jì)方法得到的成都地區(qū)各季節(jié)溫度梯度分布函數(shù)，可以得到保證率為99. 7％的溫度梯度管理值。

關(guān)鍵詞無砟軌道；溫度場(chǎng)試驗(yàn)；溫度梯度管理值；概率統(tǒng)計(jì)；預(yù)估模型

無砟軌道直接暴露于環(huán)境中，周期變化的環(huán)境溫度會(huì)引起無砟軌道內(nèi)部溫度的周期性變化，由于構(gòu)筑無砟軌道的混凝土等材料的熱傳導(dǎo)性較差，無砟軌道內(nèi)部的溫度變化將滯后于表面，從而形成溫度梯度。溫度梯度會(huì)引起道床板的翹曲變形和翹曲應(yīng)力［1］，嚴(yán)重時(shí)造成道床板邊角部位出現(xiàn)離縫等損傷［2］，而翹曲程度的大小與溫度梯度密切相關(guān)；因此，基于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)資料統(tǒng)計(jì)分析，確定無砟軌道溫度梯度的合理管理值具有重要意義。

1　雙塊式無砟軌道溫度場(chǎng)監(jiān)測(cè)方案

在成都地區(qū)雙塊式無砟軌道結(jié)構(gòu)層內(nèi)的典型位置布設(shè)溫度測(cè)點(diǎn)，用以長期監(jiān)測(cè)軌道結(jié)構(gòu)的溫度。測(cè)點(diǎn)布置如圖1所示。

圖1　雙塊式無砟軌道溫度測(cè)點(diǎn)布置（單位：mm）

同時(shí)在同一場(chǎng)地條件下設(shè)置自動(dòng)氣象站，監(jiān)測(cè)環(huán)境溫度、濕度、熱輻射、風(fēng)速等氣象因素。由于無砟軌道主要由水泥基材料構(gòu)筑，熱傳導(dǎo)性較差，在周期性變化的環(huán)境因素作用下，道床板內(nèi)部會(huì)形成溫度梯度。將同一時(shí)刻、同一斷面上各測(cè)點(diǎn)的溫度差除以相應(yīng)測(cè)點(diǎn)間的距離，即可得到此斷面該時(shí)刻的溫度梯度測(cè)試值［3］。

2　軌道結(jié)構(gòu)溫度垂向分布特征

白天太陽輻射較強(qiáng)時(shí)，道床板上下溫差較大，導(dǎo)致溫度梯度較大，軌道結(jié)構(gòu)內(nèi)部溫度在垂向上呈非線性分布，其受外界輻射和氣溫的影響隨著深度增加而減小。支承層由于大部分范圍內(nèi)有道床板覆蓋，上下溫度差較小，從而溫度梯度很小，相比道床板溫度梯度可忽略不計(jì)。

以成都地區(qū)冬季某日實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為例［3］，分析了沿垂直方向的溫度分布日變化曲線，如圖2所示。

由圖2可知，軌道結(jié)構(gòu)在垂向上的溫度分布主要存在以下3種模式：整體負(fù)溫度梯度（21：00—次日9：00）、整體正溫度梯度（13：00—17：00）、正負(fù)溫度梯度共存（17：00—21：00）。最大負(fù)溫度梯度出現(xiàn)于8：00左右，最大正溫度梯度出現(xiàn)于14：30左右。軌道結(jié)構(gòu)垂向溫度分布規(guī)律按照上述3種模式以日為周期循環(huán)。

圖2　軌道結(jié)構(gòu)垂向溫度分布曲線

道床板作為無砟軌道的最上層結(jié)構(gòu)物，受外界環(huán)境影響最大。為獲取正溫度梯度極值狀態(tài)下雙塊式無砟軌道溫度荷載垂向溫差模式，將出現(xiàn)正溫度梯度極值時(shí)刻所對(duì)應(yīng)的不同深度處軌道內(nèi)部溫度數(shù)據(jù)繪制成如圖3所示的散點(diǎn)圖，并對(duì)其進(jìn)行非線性擬合。結(jié)果表明，對(duì)應(yīng)正溫度梯度極值出現(xiàn)的時(shí)刻，雙塊式無砟軌道結(jié)構(gòu)內(nèi)部同一位置的垂向溫差模式為指數(shù)函數(shù)形式。與文獻(xiàn)［4］的研究成果具有相似性。

圖3　正溫度梯度極值時(shí)垂向溫差模式

3　溫度梯度季度變化規(guī)律

道床板不同季節(jié)、天氣的溫度梯度數(shù)據(jù)如圖4所示，可見不同季節(jié)晴天時(shí)道床板溫度梯度變化趨勢(shì)與氣溫基本一致，大致呈正弦函數(shù)形式變化，道床板內(nèi)溫度梯度在1 d當(dāng)中都經(jīng)歷了從最大負(fù)溫度梯度（06：00—08：00）到0（10：00—12：00），經(jīng)最大正溫度梯度（14：00—16：00）到0（18：00—20：00）再到最大負(fù)溫度梯度的周期性變化，其變化周期約為24 h。

圖4　晴天和雨天道床板溫度梯度日變化曲線

晴天時(shí)溫度梯度波動(dòng)范圍較大，春夏秋冬4個(gè)季節(jié)的溫度梯度變化幅度分別達(dá)79，84. 1，49. 7，60. 7℃/m，其中所測(cè)得的4個(gè)季節(jié)正溫度梯度極值分別為64. 8，74. 3，37. 5，29. 5℃/m。陰雨天氣時(shí)，由于氣溫低、輻射弱，道床板溫度梯度隨氣溫的變化趨勢(shì)不明顯且幅值較小，道床板頂面溫度較底面低，主要表現(xiàn)為負(fù)溫度梯度。4個(gè)季節(jié)負(fù)溫度梯度極值分別是- 14. 2，- 9. 7，- 12. 1，- 31. 2℃/m。道床板在晴天的正溫度梯度極值遠(yuǎn)大于雨天時(shí)，而在晴天的道床板負(fù)溫度梯度極值與雨天時(shí)相差不大。

4　溫度梯度概率分布

圖5列出了夏季溫度梯度概率區(qū)間分布情況。道床板溫度梯度主要集中在- 20～50℃/m，所占比例為97. 163％；溫度梯度＞50℃/m的概率為1. 92％，＞60 ℃/m的概率僅為1. 28％。

圖5　夏季溫度梯度概率分布

為了得到基于統(tǒng)計(jì)概率分布的溫度梯度設(shè)計(jì)建議值，將溫度梯度實(shí)測(cè)值的頻率統(tǒng)計(jì)區(qū)間設(shè)置為1℃/m進(jìn)行管理。通過非線性擬合得到夏季溫度梯度的概率分布函數(shù)如式（1）所示，擬合相似度為0. 95。

基于概率統(tǒng)計(jì)理論，某事件發(fā)生的概率＜0. 3％時(shí)，認(rèn)為其為極小概率事件，因此將溫度梯度出現(xiàn)的概率＜0. 3％時(shí)的取值作為溫度梯度極值概率建議值［5］。若按照保證率為99. 7％的概率對(duì)正、負(fù)溫度梯度最大值進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)管理，需要求得令［F（a）-F（b）］≥0. 997的最小整數(shù)b值和最大整數(shù)a值，即得到了保證率為99. 7％的最大正溫度梯度Tg、最大負(fù)溫度梯度T'g，根據(jù)式（1）解得Tg= 74℃/m，T'g= - 29℃/m。

圖6列出了秋季溫度梯度概率區(qū)間分布情況。道床板溫度梯度主要集中在- 20℃/m到40℃/m之間，所占比例為97. 31％；溫度梯度＞40℃/m的概率為1. 92％，溫度梯度＞50℃/m的概率僅為0. 72％。

圖6　秋季溫度梯度概率分布

將溫度梯度實(shí)測(cè)值的頻率統(tǒng)計(jì)區(qū)間設(shè)置為1℃/m，并且將正、負(fù)溫度梯度分別進(jìn)行管理。通過非線性擬合得到秋季正溫度梯度的概率分布函數(shù)如式（2）所示，擬合相似度為0. 95。

按照保證率為99. 7％的概率對(duì)正溫度梯度最大值進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)管理，因此需要求得令F（x）≥0. 997的最小整數(shù)x值，即得到了保證率為99. 7％的最大正溫度梯度Tg，根據(jù)式（2）解得Tg= 61℃/m。類似地，通過非線性擬合得到負(fù)溫度梯度的概率分布函數(shù)，并按照保證率為99. 7％的概率對(duì)負(fù)溫度梯度最大值進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)管理，得到了保證率為99. 7％的最大負(fù)溫度梯度T'g= - 20℃/m。

圖7列出了冬季溫度梯度的概率區(qū)間分布情況。溫度梯度主要集中在- 30～30℃/m，所占比例為99. 48％；道床板豎向溫度梯度＞30℃/m的概率為0. 33％。

同理，按照保證率為99. 7％的概率對(duì)正、負(fù)溫度梯度最大值進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)管理，得到了保證率為99. 7％的最大正溫度梯度Tg= 38℃/m、最大負(fù)溫度梯度T'g= - 30℃/m。

鑒于測(cè)試數(shù)據(jù)的缺失和誤差干擾，成都地區(qū)的溫度梯度設(shè)計(jì)建議值的取值應(yīng)比上述值大5℃/m左右，故成都地區(qū)雙塊式無砟軌道夏季溫度梯度概率管理值分別是Tg= 80℃/m、T'g= - 35℃/m；秋季溫度梯度概率管理值分別是Tg= 65℃/m、T'g= - 25℃/m；冬季溫度梯度概率管理值分別是Tg= 40℃/m，T'g= - 35℃/m；春季與秋季類似。

圖7　冬季溫度梯度概率分布

概率統(tǒng)計(jì)的溫度梯度設(shè)計(jì)建議值取值方法是基于往年統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，不能完全代表以后的溫度梯度概率分布，因?yàn)闅夂蛞蛩夭皇茄h(huán)函數(shù)，而是時(shí)刻變化的，因此該種方法得到的溫度梯度設(shè)計(jì)建議值需要定期或隨時(shí)修正（比如某年出現(xiàn)了極端反常天氣），并且適當(dāng)增加統(tǒng)計(jì)的年份。

5　結(jié)論與建議

在雙塊式無砟軌道溫度場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)，獲取了成都地區(qū)雙塊式無砟軌道溫度梯度概率管理值，主要結(jié)論和建議如下：

1）無砟軌道結(jié)構(gòu)的垂向溫度分布基本呈指數(shù)函數(shù)分布。

2）成都地區(qū)夏、秋、冬季保證率為99. 7％的最大正溫度梯度概率管理值分別是80，65，40℃/m，最大負(fù)溫度梯度概率管理值分別是- 35，- 25，- 35℃/m。

參考文獻(xiàn)

［1］劉學(xué)毅，趙坪銳，楊榮山，等.客運(yùn)專線無砟軌道設(shè)計(jì)理論與方法［M］.成都：西南交通大學(xué)出版社，2010：106-115.

［2］劉鈺，趙國堂. CRTSⅡ型板式無砟軌道結(jié)構(gòu)層間早期離縫研究［J］.中國鐵道科學(xué)，2013（4）：1-7.

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［5］孫偉，何蘊(yùn)龍，袁帥，等.考慮材料非均質(zhì)性的膠凝砂礫石壩隨機(jī)有限元分析［J］.水利學(xué)報(bào)，2014（7）：828-836.

（責(zé)任審編孟慶伶）

Temperature Gradient Prediction of Ballastless Track in Chengdu Region Based on Statistical Analysis Method

ZHAO Pingrui，DENG Feifan，DING Chenxu，BI Lanxiao，SU Chengguang
（MOE Key Laboratory of High-speed Railway Engineering，Southwest Jiaotong University，Chengdu Sichuan 610031，China）

AbstractBased on the track structure measured temperature data obtained from the double-block ballastless track temperature field tests in Chengdu region，the prediction and analysis of ballastless track temperature gradient in Chengdu region was performed and the temperature gradient recommended management value was proposed by probability statistics. T he main conclusions are that the inner temperature of ballastless track has a non-linear distribution in vertical direction and changes periodically over time，the vertical temperature distribution is approximately as an exponential function when positive temperature gradient is the extremum value，seasonal temperature gradient distribution function in Chengdu region obtained by probability statistics can give the temperature gradient management value whose guarantee rate is 99. 7％.

Key wordsBallastless track；T emperature field test；T emperature gradient management value；Probability statistics；Prediction model

中圖分類號(hào)U213. 2+44

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

DOI：10. 3969 /j. issn. 1003-1995. 2016. 05. 10

文章編號(hào)：1003-1995（2016）05-0043-04

收稿日期：2016-03-05；修回日期：2016-03-18

基金項(xiàng)目：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃（973計(jì)劃）（2013CB036202）；國家自然科學(xué)基金（U1434208）；中國鐵路總公司科技研究開發(fā)計(jì)劃（Z2013G001；2014G001-A）

作者簡(jiǎn)介：趙坪銳（1978—），男，副教授，博士。