1804 軸箱加速度を用いたレール頭頂面凹凸経時変化予測モデル(車両からの状態監視,SS2:メンテナンス,コストダウン,第18回交通・物流部門大会(TRANSLOG2009))

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概要

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• To operate rail grinding cars efficiently, longitudinal rail profiles should be accurately predicted. However, whereas the prediction for rail wear is well studied, the prediction for longitudinal rail profiles is hardly studied. Thus, in the present study, the prediction model for longitudinal rail profiles was studied using axle-box acceleration measured with a Shinkansen train; this model depends on the track condition and the vehicle operational condition. As a result, the adequacy of our model could be described to some extent with measured data.

• 一般社団法人日本機械学会の論文
• 2009-12-02

著者

• 田中 博文

  (財)鉄道総合技術研究所

• 猿木 雄三

  (財)鉄道総合技術研究所

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