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    基于SEM的曲線段鋼軌傷損影響因素量化研究

    2022-01-24 07:41:40楊康華高天賜王啟航
    關(guān)鍵詞:傷損運(yùn)量鋼軌

    王 寧,楊康華,何 慶,高天賜,王啟航,王 平,劉 勇

    (1.中國(guó)鐵路西安局集團(tuán)有限公司,西安 710054;2.西南交通大學(xué) a.高速鐵路線路工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,b.土木工程學(xué)院,成都 610031;3.中國(guó)鐵路成都局集團(tuán)有限公司,成都 610082)

    隨著鐵路運(yùn)輸朝著重載和高速方向發(fā)展,鋼軌傷損發(fā)展速度明顯增加.特別是在小半徑曲線段,由于鋼軌的導(dǎo)向作用,輪對(duì)和鋼軌之間存在擠壓、黏著、滑動(dòng),尤其是小曲線半徑段外側(cè)的鋼軌,鋼軌傷損更為嚴(yán)重,不僅增加線路的養(yǎng)護(hù)維修成本,降低行車質(zhì)量,還會(huì)大幅縮短鋼軌的使用壽命.分析量化鋼軌傷損影響因素,用于指導(dǎo)日常鋼軌養(yǎng)護(hù)維護(hù)已成為亟需研究的課題.

    前期的研究工作中,學(xué)者已經(jīng)對(duì)鋼軌傷損的影響因素進(jìn)行了探究.文獻(xiàn)[1]通過分析研究出現(xiàn)剝離掉塊、水平裂紋病害的鋼軌,利用SIMPACK建立車輛-軌道模型,模擬分析了運(yùn)行速度、曲線半徑、軌底坡、曲線超高等參數(shù)對(duì)曲線段鋼軌受力與穩(wěn)定性的影響,提出防治曲線鋼軌病害的最有效途徑是設(shè)置較大的曲線半徑.文獻(xiàn)[2]通過建立列車-軌道模型,分析了列車在不同曲線半徑、外軌超高、軌底坡、軌距、軸重等參數(shù)條件下通過曲線地段對(duì)鋼軌磨耗產(chǎn)生的影響,分析表明在小半徑曲線、短緩和曲線下,輪軌間作用越劇烈,鋼軌越容易產(chǎn)生磨耗問題.文獻(xiàn)[3]通過輪軌實(shí)驗(yàn)表明,鋼軌的磨耗對(duì)滾動(dòng)疲勞裂紋(Rolling Contact Fatigue,RCF)的發(fā)展有重要的影響,磨耗對(duì)鋼軌表面細(xì)微裂紋有打磨作用,在鋼軌磨耗量大的情況下,疲勞裂紋深度較淺,甚至疲勞裂紋會(huì)因鋼軌磨耗的作用消失.文獻(xiàn)[4]建立了一個(gè)包含運(yùn)營(yíng)條件的機(jī)車車輛-線路的動(dòng)力學(xué)分析模型,分析了曲線段側(cè)面磨耗的形成機(jī)理和影響因素,指出嚴(yán)重的鋼軌側(cè)面磨耗會(huì)減少鋼軌的強(qiáng)度,加劇鋼軌的傷損.文獻(xiàn)[5]通過對(duì)大秦線的鋼軌傷損規(guī)律的分析,得出側(cè)面磨耗是影響小半徑曲線上股鋼軌使用壽命的關(guān)鍵因素.文獻(xiàn)[6]利用貝葉斯生存分析方法,分析了軌道幾何缺陷、列車通過總重、區(qū)段道岔數(shù)量等風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)鋼軌傷損出現(xiàn)概率的影響,并繪制了鋼軌的生存函數(shù)曲線.文獻(xiàn)[7]通過對(duì)1990年至2014年的鐵路設(shè)備事故數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析,結(jié)果表明,鐵路設(shè)備事故數(shù)量的變化趨勢(shì)與鐵路服務(wù)里程的變化趨勢(shì)一致.文獻(xiàn)[8]通過研究磨耗和疲勞傷損的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,提出通過改善磨耗,優(yōu)化鋼軌廓形的方式來減少鋼軌傷損,增加鋼軌的疲勞壽命.

    雖然目前關(guān)于鋼軌傷損原因的文獻(xiàn)較多,但存在一些不足:①現(xiàn)階段對(duì)鋼軌傷損原因的分析研究還僅停留在實(shí)驗(yàn)分析和數(shù)值仿真分析階段,缺乏對(duì)大量實(shí)際數(shù)據(jù)的分析挖掘;②在研究各因素影響程度時(shí),通常都會(huì)假定其他因素不變,但實(shí)際情況下各影響因素是共同作用于鋼軌;③大多數(shù)研究?jī)H分析了鋼軌傷損影響因素,并未將各因素對(duì)鋼軌傷損的影響程度進(jìn)行研究,未能抓住影響鋼軌傷損最重要的因素.因此,本文作者根據(jù)西南某局實(shí)際傷損數(shù)據(jù),系統(tǒng)分析鋼軌相關(guān)數(shù)據(jù)之間的影響路徑和影響程度,對(duì)日常養(yǎng)護(hù)維修、合理分配維護(hù)資源、提高鋼軌探傷效率有一定的參考價(jià)值.

    1 鋼軌傷損與磨耗關(guān)系分析模型

    1.1 結(jié)構(gòu)方程模型

    不同服役環(huán)境下的鋼軌傷損和磨耗量都存在很大差異,它們之間的關(guān)系是錯(cuò)綜復(fù)雜的,傷損的影響因素之間存在多維度、共同的作用.傳統(tǒng)的多元線性回歸模型只能分析單一自變量對(duì)因變量的影響,隱含其他變量不變的假定,無(wú)法滿足鋼軌傷損復(fù)雜影響關(guān)系研究中多個(gè)復(fù)雜變量同時(shí)作用的分析要求.并且傳統(tǒng)分析方法僅能分析出單變量間的影響方向和影響程度,不能展示變量間的影響路徑和因果關(guān)系,無(wú)法直觀地展現(xiàn)各變量之間的關(guān)系.

    面對(duì)此情況,結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Model,SEM)是一種有效的分析手段,因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)方程模型不是純粹的數(shù)理方法,它融合了傳統(tǒng)多變量統(tǒng)計(jì)分析中“因素分析”和“線形回歸分析”的統(tǒng)計(jì)技術(shù)[9],并且可以將鋼軌傷損和磨耗的實(shí)際分析經(jīng)驗(yàn)加入到分析中,這樣能夠避免很多無(wú)效的分析過程,同時(shí)能對(duì)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的信息進(jìn)行更為深入的挖掘,并對(duì)多變量之間的交互關(guān)系進(jìn)行定量分析.結(jié)構(gòu)方程模型的方程表達(dá)式為

    η=Bη+Γξ+ζ

    (1)

    Y=Λyη+ε

    (2)

    X=Λxξ+δ

    (3)

    模型要求觀察變量服從多元正態(tài)分布,基本方程中變量矩陣的定義見表1.

    表1 基本方程中變量的定義

    由于變量間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜,有單向影響關(guān)系,也有互相影響關(guān)系,可以采用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)多元變量進(jìn)行逐步解析.結(jié)構(gòu)方程模型的路徑圖可以更加清晰地表示復(fù)雜的關(guān)系,如圖1所示.

    圖1 結(jié)構(gòu)方程模型路徑圖

    圖中方形變量代表可測(cè)量的“顯變量”,圓形變量表示不可直接測(cè)得的“潛變量”,通過顯變量表示潛變量的部分稱為潛變量測(cè)量模型.其中包含潛變量測(cè)量模型的稱為潛變量模型,不包含潛變量測(cè)量模型,均為顯變量的模型稱為路徑模型;變量之間的關(guān)系通過連線表示,單箭頭表示一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的影響,二者之間存在因果關(guān)系;雙向箭頭表示兩個(gè)變量的關(guān)聯(lián),但不表示變量之間的效應(yīng).模型的輸出值是影響路徑的因子荷載,即表示自變量對(duì)因變量的影響程度.

    1.2 模型參數(shù)估計(jì)

    結(jié)構(gòu)方程模型的估計(jì)是極小化樣本協(xié)方差與模型估計(jì)協(xié)方差之間的關(guān)系.由于本文中鋼軌傷損程度數(shù)據(jù)中存在序列變量的情況,所以采用具有均值和方差的加權(quán)最小二乘法(Weight Least Square With Mean And Variance,WLSMV)[10].加權(quán)最小二乘法的適配函數(shù)為

    FWLS=[s-σ(θ)]TW-1[s-σ(θ)]

    (4)

    式中:s為由樣本協(xié)方差矩陣的非重疊部分組成的向量,元素個(gè)數(shù)為1/2(p+q)(p+q+1);σ(θ)是估計(jì)值θ所求得的協(xié)方差矩陣中非重疊部分所組成的向量;W-1為正定加權(quán)矩陣.通過計(jì)算適配函數(shù)FWLS的最小值,從而求得θ的估計(jì)值.WLSMV是在加權(quán)最小二次法(Weight Least Square,WLS)的基礎(chǔ)上發(fā)展出來的估算法,該方法考慮了數(shù)據(jù)的均值和方差,更能符合估算過程的正確性.

    2 構(gòu)建傷損結(jié)構(gòu)方程模型

    2.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

    2.1.1 鋼軌傷損數(shù)據(jù)

    本文選取的傷損數(shù)據(jù)來自西南某局下轄的三條I級(jí)鐵路,運(yùn)營(yíng)速度為80~120 km/h,傷損時(shí)間為2011年-2019年.在鋼軌傷損記錄中基于鐵路工務(wù)部門根據(jù)鋼軌各類病害嚴(yán)重程度,定義了鋼軌的傷損程度,共有4個(gè)等級(jí):輕傷、輕傷有發(fā)展、重傷、折斷,其中重傷和折斷的鋼軌需要立即進(jìn)行換軌處理.在鋼軌傷損數(shù)據(jù)中,曲線段外軌鋼軌重傷數(shù)量的占比達(dá)到82.2%,所以本文選擇小曲線半徑下的外側(cè)鋼軌作為研究對(duì)象,選取半徑小于1 200 m的小曲線半徑外軌數(shù)據(jù)共4 447條,其中無(wú)傷1 894條、輕傷1 878條、輕傷有發(fā)展趨勢(shì)96條、重傷572條、折斷7條,傷損均為鋼軌軌頭傷損(無(wú)磨耗超限傷損).并將傷損數(shù)據(jù)與線形數(shù)據(jù)、運(yùn)量數(shù)據(jù)在里程上實(shí)現(xiàn)融合.

    2.1.2 鋼軌磨耗數(shù)據(jù)

    本文的磨耗數(shù)據(jù)為2017年10月至2018年2月測(cè)得的三線的磨耗記錄,包含測(cè)點(diǎn)里程、側(cè)磨、垂磨、曲線半徑、鋼軌年份等數(shù)據(jù).磨耗采集使用的是MiniProf廓形儀,測(cè)量精度為0.01 mm.對(duì)于曲線段的磨耗測(cè)量,設(shè)置的測(cè)量點(diǎn)不少于5個(gè),即直緩(ZH)、緩圓(HY)、曲中(QZ)、圓緩(YH)和緩直(HZ).當(dāng)圓曲線長(zhǎng)度L為500 m(不含)至1 000 m時(shí),曲線段采集2個(gè)測(cè)點(diǎn),以此類推,圓曲線長(zhǎng)度L每增加500 m增加一個(gè)測(cè)點(diǎn),且圓曲線區(qū)段各測(cè)點(diǎn)均勻布置,如圖2所示.

    圖2 磨耗數(shù)據(jù)測(cè)點(diǎn)分布情況

    2.1.3 基于多體動(dòng)力學(xué)軟件的鋼軌磨耗數(shù)據(jù)修正

    鋼軌傷損數(shù)據(jù)和磨耗數(shù)據(jù)是相互獨(dú)立的,它們不是同一時(shí)間測(cè)得,如鋼軌傷損的記錄時(shí)間是t1,磨耗測(cè)量時(shí)間是t2,對(duì)應(yīng)測(cè)量磨耗量為w,兩種數(shù)據(jù)之間存在時(shí)間差及運(yùn)量差.為了挖掘鋼軌傷損和磨耗之間的關(guān)系,需要對(duì)鋼軌磨耗進(jìn)行修正,利用時(shí)間差對(duì)應(yīng)的運(yùn)量,將磨耗換算回剛好出現(xiàn)傷損時(shí)的磨耗量.采用動(dòng)力學(xué)仿真軟件Universal Mechanism(UM)來對(duì)磨耗數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整,在UM軟件的磨耗計(jì)算模塊中選用Archard模型進(jìn)行磨耗計(jì)算[11],通過計(jì)算繪制得到通過總重與鋼軌磨耗關(guān)系曲線,如圖3所示.

    圖3 曲線半徑R=750 m曲線外軌通過總重與鋼軌磨耗關(guān)系曲線

    將鋼軌傷損和磨耗測(cè)量的時(shí)間差換算成運(yùn)量差,再根據(jù)運(yùn)量差換算得到調(diào)整后的磨耗,換算公式為

    w*=w+Ta

    (5)

    式中:w*為調(diào)整后的鋼軌磨耗,mm;w為記錄時(shí)的鋼軌磨耗,mm;T為鋼軌傷損記錄時(shí)刻t1和磨耗測(cè)量時(shí)刻t2之間的運(yùn)量差,Mt;a為每百萬(wàn)噸運(yùn)量所對(duì)應(yīng)的磨耗量,分段進(jìn)行計(jì)算.通過對(duì)模型參數(shù)的調(diào)整,可以獲得不同工況下的通過總重和鋼軌磨耗關(guān)系曲線.

    2.1.4 有序變量處理

    由于鋼軌傷損程度數(shù)據(jù)為有序分類數(shù)據(jù)(0-無(wú)傷、1-輕傷、2-輕傷有發(fā)展、3-重傷、4-折斷),需要對(duì)各程度間的閾值τ進(jìn)行估計(jì).可以用基本連續(xù)變量近似估計(jì)該有序類別變量,由于這個(gè)連續(xù)變量不能直接觀察到,所以稱它為潛在變量響應(yīng)變量,即y*.有序變量的潛在響應(yīng)變量回歸模型為

    y*=β1x1+β2x2+…+βpxp+o=Xβ+o

    (6)

    當(dāng)y=k時(shí),y*介于τk-1和τk之間,那么概率為

    P(y=k|X)=P(τk-1

    P(τk-1

    P(τk-1-Xβ

    (7)

    隨機(jī)變量ε在兩個(gè)值之間的概率可以轉(zhuǎn)換為這些值處累積分布函數(shù)(Cumulative Distribution Function,CDF)值的差值,因此有:

    P(y=k)=P(o<τk-Xβ|X)-

    P(o<τk-1-Xβ|X)=

    Φ(τk-Xβ)-Φ(τk-1-Xβ)

    (8)

    其中,Φ(τ0-Xβ)=0,Φ(τk-Xβ)=1.累計(jì)概率為

    P(y≤k|X)=Φ(τk-Xβ|X)

    (9)

    2.2 數(shù)據(jù)正態(tài)性分析

    一般而言,為了保障模型的穩(wěn)定性,結(jié)構(gòu)方程模型的數(shù)據(jù)量不得偏低.本文中選取的樣本個(gè)數(shù)為4 447,能達(dá)到模型的數(shù)據(jù)量要求.作為模型的輸入,理論上樣本數(shù)據(jù)需要呈正態(tài)分布,但實(shí)際很難獲得完全多元正態(tài)分布的鋼軌數(shù)據(jù).所以,在實(shí)際分析中很多學(xué)者認(rèn)為只要樣本數(shù)據(jù)不存在很嚴(yán)重的非正態(tài)性,即可采用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行分析[12].因此,本文通過考察變量的偏度(skewness)和峰度(kurtosis),采用較為客觀的統(tǒng)計(jì)判定法來分析數(shù)據(jù)的正態(tài)性.計(jì)算結(jié)果如表2所示.

    表2 樣本統(tǒng)計(jì)描述

    單變量的正態(tài)分布檢驗(yàn)可以通過偏度和峰度的絕對(duì)值來判斷[13].由表2可知,在偏度方面,所有變量偏度的絕對(duì)值都小于3;在峰度方面,所有變量峰度的絕對(duì)值都遠(yuǎn)小于20.計(jì)算結(jié)果表明樣本數(shù)據(jù)不存在嚴(yán)重的非正態(tài)性,可作為結(jié)構(gòu)方程模型的輸入變量.處理后的數(shù)據(jù)集如表3所示.

    表3 處理后數(shù)據(jù)集(部分)

    2.3 結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建

    2.3.1 模型邊界

    樣本數(shù)據(jù)包括線形數(shù)據(jù)(外軌超高、曲線半徑、緩和曲線長(zhǎng)度),磨耗數(shù)據(jù)(側(cè)面磨耗、垂直磨耗),還包括運(yùn)量數(shù)據(jù)和鋼軌傷損數(shù)據(jù),不包含無(wú)法直接測(cè)量的潛變量.由于本文所使用的數(shù)據(jù)均來自實(shí)際養(yǎng)護(hù)維修中的真實(shí)數(shù)據(jù),因此不再進(jìn)行信度和效度檢驗(yàn)[9].

    2.3.2 模型的結(jié)構(gòu)關(guān)系構(gòu)建

    線形數(shù)據(jù)、總運(yùn)量對(duì)鋼軌的磨耗和傷損均有直接影響[1-5],因此在模型中構(gòu)建了線形數(shù)據(jù)和運(yùn)量對(duì)磨耗和傷損的單向箭頭;除此之外,線路的曲線半徑、超高、緩和曲線長(zhǎng)度等數(shù)據(jù)在線路設(shè)計(jì)時(shí)是綜合考慮的,故它們之間存在相互影響的關(guān)系,因此構(gòu)建了線形數(shù)據(jù)之間相互影響的雙向箭頭,如圖4所示.

    圖4 鋼軌傷損與磨耗關(guān)系的結(jié)構(gòu)關(guān)系圖

    3 實(shí)證分析結(jié)果

    3.1 模型的擬合優(yōu)度

    用Mplus軟件對(duì)圖4構(gòu)建的模型進(jìn)行擬合,經(jīng)過反復(fù)修正后,得到擬合結(jié)果.目前常見的擬合度評(píng)價(jià)指標(biāo)有χ2/df、CFI和RMSEA等,模型擬合結(jié)果如表4所示.由表4可知,模型擬合指標(biāo)均符合檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn).χ2/df、RESEA、TLI、CFI值分別為11.563、0.049、0.966、0.992,均在可接受范圍內(nèi),且效果較好.可以判斷該結(jié)構(gòu)方程模型總體上效果較好.

    表4 模型擬合結(jié)果與指標(biāo)參考標(biāo)準(zhǔn)

    3.2 模型輸出結(jié)果

    各變量之間的具體影響關(guān)系及影響系數(shù)見表5.

    表5 路徑系數(shù)估計(jì)值

    表中標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值的絕對(duì)值表示兩個(gè)變量之間關(guān)系的影響程度,其中正數(shù)表示影響為正相關(guān),負(fù)數(shù)表示影響為負(fù)相關(guān);非標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值表示自變量單位變化對(duì)因變量的影響;P值表示影響是否顯著,當(dāng)P值小于0.05時(shí),表示在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著.

    對(duì)鋼軌傷損程度的有序分類變量進(jìn)行處理,獲得相應(yīng)的潛在響應(yīng)變量y*,見圖5,其中τ1、τ2、τ3、τ4分別表示無(wú)傷和輕傷、輕松和輕傷有發(fā)展、輕傷有發(fā)展和重傷、重傷和折斷狀態(tài)之間的閾值.

    圖5 鋼軌傷損程度潛在響應(yīng)變量y*

    鋼軌傷損與磨耗關(guān)系的路徑模型的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)如圖6所示.

    自變量對(duì)因變量的影響可分為直接因果效應(yīng)和間接因果效應(yīng)[14],其中直接因果效應(yīng)是自變量直接作用于因變量上,如曲線半徑--->傷損;間接因果效應(yīng)是自變量通過作用于其他變量間接作用于因變量,如曲線半徑--->側(cè)磨--->傷損.通過對(duì)圖6(a)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的數(shù)據(jù)整理,獲得各項(xiàng)因素對(duì)鋼軌傷損影響的總效應(yīng),如表6所示.

    表6 各項(xiàng)因素對(duì)鋼軌傷損影響強(qiáng)度表

    通過分析各因素對(duì)鋼軌傷損影響的路徑和強(qiáng)度,得到曲線半徑、超高、緩長(zhǎng)、側(cè)磨、垂磨和總運(yùn)量對(duì)傷損的影響分別為-0.287、-0.135、-0.014、0.466、-0.290和0.477.即曲線半徑、超高、緩長(zhǎng)、側(cè)磨、垂磨和總運(yùn)量等數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差每增加1,相應(yīng)的鋼軌傷損將增加-0.287、-0.135、-0.014、0.466、-0.290和0.477.其中正值表示傷損程度隨著標(biāo)準(zhǔn)差的增加而增加,反之則減少.

    由圖6(b)可知,在曲線半徑R<1 200 m的情況下,總運(yùn)量每增加10 Mt,側(cè)面磨耗和垂直磨耗分別增加0.044 mm和0.007 mm,鋼軌傷損程度潛在響應(yīng)變量y*增加0.012;側(cè)面磨耗、垂直磨耗每增加1 mm,鋼軌傷損程度潛在響應(yīng)變量y*分別增加0.278和減少0.153;在相同通過總重情況下,曲線半徑每增加100 m,側(cè)面磨耗和垂直磨耗分別減少0.24 mm和0.102 mm,y*減少0.089;超高每增加1 mm,側(cè)面磨耗和垂直磨耗分別減少0.014 4 mm和0.013 9 mm,y*減少0.004 7;緩和曲線每增加100 m,側(cè)面磨耗和垂直磨耗分別減少0.57 mm和0.73 mm.

    圖6 鋼軌傷損影響因素結(jié)果輸出圖

    4 結(jié)論

    1)各因素對(duì)鋼軌傷損程度的影響強(qiáng)度排名為:總運(yùn)量、側(cè)磨、垂磨、曲線半徑、超高、緩和曲線長(zhǎng)度.

    2)側(cè)面磨耗對(duì)鋼軌傷損程度影響較大,側(cè)面磨耗的增加會(huì)減少輪軌接觸面積,并且會(huì)降低鋼軌的強(qiáng)度,從而加劇鋼軌的傷損.

    3)垂直磨耗對(duì)鋼軌傷損情況也有較大影響,鋼軌垂直磨耗的增加對(duì)深度較淺的疲勞裂紋存在打磨作用,可以避免細(xì)微裂紋發(fā)展為傷損,從而減少疲勞傷損的發(fā)生,二者呈明顯的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系.

    4)在相同曲線情況下,總運(yùn)量每增加10 Mt,側(cè)面磨耗和垂直磨耗分別增加0.044 mm和0.007 mm;在相同通過總重情況下,曲線半徑每增加100 m,側(cè)面磨耗和垂直磨耗分別減少0.24 mm和0.102 mm;超高每增加10 mm,側(cè)面磨耗和垂直磨耗分別減少0.144 mm和0.139 mm;緩和曲線每增加100 m,側(cè)面磨耗和垂直磨耗分別減少0.57 mm和0.73 mm.

    5)在曲線半徑較小且側(cè)面磨耗較大的地段,應(yīng)增加探傷頻次;在曲線半徑較大且側(cè)面磨耗較小的地段,可根據(jù)實(shí)際情況適當(dāng)延長(zhǎng)探傷間隔.

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