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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种考虑铁路空间线形的钢轨磨耗智能预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120234876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510345560.9，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种考虑铁路空间线形的钢轨磨耗智能预测方法及系统是由张洪;帅蔚晨;魏晨;李伟;熊佳兴;刘威设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑铁路空间线形的钢轨磨耗智能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑铁路空间线形的钢轨磨耗智能预测方法及系统，其中方法包括：S1.基于车辆结构特性参数以及轨道结构特性参数，建立车辆‑轨道耦合动力学模型；S2.基于车辆‑轨道耦合动力学模型，建立钢轨磨耗计算模型，计算不同轨道空间线形参数下的内、外侧钢轨磨耗值构建钢轨磨耗样本数据集；S3.构建钢轨磨耗预测人工神经网络模型，并利用钢轨磨耗样本数据集训练钢轨磨耗预测人工神经网络模型；S4.优化训练好的钢轨磨耗预测人工神经网络模型，得到最终预测模型；S5.利用最终预测模型，实现铁路钢轨磨耗的预测。本发明通过建立铁路空间线形参数‑钢轨磨耗预测模型，高效、准确获取不同平、纵断面线形参数及组合下的钢轨磨耗。

本发明授权一种考虑铁路空间线形的钢轨磨耗智能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑铁路空间线形的钢轨磨耗智能预测方法，其特征在于，步骤包括： S1.基于车辆结构特性参数以及轨道结构特性参数，建立车辆-轨道耦合动力学模型；所述车辆结构特性参数包括：构架质量、构架位置、构架转动惯量、车辆一系悬挂刚度、车辆二系悬挂刚度、转向架一阻尼参数、转向架二系阻尼参数、牵引拉杆纵向刚度以及抗蛇行减振器阻尼；轨道结构特性参数包括：扣件刚度、混凝土支承层厚度、CA砂浆弹性模量以及轨道空间线形参数，其中所述轨道空间线形参数包括：圆曲线半径、圆曲线长、缓和曲线长、超高、坡度以及坡度代数差； S2.基于所述车辆-轨道耦合动力学模型，建立钢轨磨耗计算模型，计算不同轨道空间线形参数下的内、外侧钢轨磨耗值构建钢轨磨耗样本数据集；计算内、外侧钢轨磨耗值的步骤包括： S201、输入轨道空间线形参数、钢轨廓形参数、车轮廓形参数、通过总重； S202、基于车辆-轨道耦合动力学模型计算轮轨接触条件； S203、基于轮轨接触条件和钢轨磨耗计算模型计算轮轨接触斑内钢轨磨耗深度； S204、基于钢轨磨耗深度更新钢轨廓形； S205、重复S202-S204，直至达到最大迭代次数后终止； S206、获得内、外侧钢轨磨耗值； S3.构建钢轨磨耗预测人工神经网络模型，并利用所述钢轨磨耗样本数据集训练所述钢轨磨耗预测人工神经网络模型；所述钢轨磨耗预测人工神经网络模型包括：输入层、输出层、隐藏层；其中，输入层为轨道空间线形参数，包括：圆曲线半径R、圆曲线长度Ly、缓和曲线长度l0、超高h、前坡度i1、后坡度i2、坡度代数差Δi；输出层为钢轨磨耗值，包括：内侧钢轨磨耗值Vw1、外侧钢轨磨耗值Vw2；隐藏层采用经验公式确定神经元个数范围，并通过试错法确定最佳隐藏层神经元个数，经验公式如下： 式中，H为隐藏层节点个数；n为输入层节点个数；m为输出层节点个数；a取1~10的整数； S4.优化训练好的所述钢轨磨耗预测人工神经网络模型，得到最终预测模型；优化所述钢轨磨耗预测人工神经网络模型的方法包括： 采用Sobol敏感性分析方法分析轨道空间线形参数对内侧钢轨磨耗Vw1和外侧钢轨磨耗Vw2的影响； 基于Sobol分析结果，剔除对内、外侧钢轨磨耗影响较小的轨道空间线形参数，并调整模型输入层数据，分别得到内侧钢轨磨耗预测人工神经网络模型和外侧钢轨磨耗预测人工神经网络模型； 基于所述钢轨磨耗样本数据集对模型进行训练，获得优化后的内、外侧钢轨磨耗预测人工神经网络模型，建立轨道空间线形参数到内、外侧钢轨磨耗的映射关系，实现对内、外侧钢轨磨耗值的获取； S5.利用所述最终预测模型，实现铁路钢轨磨耗的预测。

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