ТЕМІРЖОЛ ЖОЛДАРЫНЫҢ АҚАУЛАРЫН АНЫҚТАУДЫҢ ЗАМАНАУИ ӘДІСТЕРІ

Теміржолдар қазіргі заманғы тасымалдаудың ажырамас бөлігі болып қала береді, дегенмен олардың қауіпсіз жұмыс істеуі көбінесе жолдардың нақты жағдайымен анықталады. Зерттеу теміржол инфрақұрылымындағы ақауларды анықтаудың әртүрлі әдістерін қарастырады және оларды екі санатқа бөледі: статикалық және динамикалық әдістер. Әртүрлі елдер жолдарды бақылау үшін әртүрлі құралдарға сүйенеді және бұл мақалада бұл құралдар олардың қаншалықты дәл екендігі, қанша аумақты қамтитыны және оларды пайдалану қаншалықты қиын немесе қымбат екендігі сияқты практикалық факторларға байланысты салыстырылады. Артықшылықтары мен кемшіліктерін тізімдеудің орнына, біз әр әдістің қай жерде жақсы жұмыс істейтінін көрсетуге тырысамыз. Деректерді түсіну үшін диаграммалар мен қорытындылар сияқты көрнекіліктер қосылды, бұл әр тәсілдің қай жерде сәйкес келетінін көруді жеңілдетті. Талдаудың бір бөлігінде теміржолдың белгілі бір ерекшеліктері, мысалы, рельстердің қаншалықты кең екендігі немесе сыртқы рельстің қаншалықты көтерілгендігі – тексеру әдістерін таңдауға қалай әсер ететініне ерекше назар аударылады. Соңғы уақытта ақылды диагностикаға көшу жүріп жатыр. Жасанды интеллект, тректерді цифрлық модельдеу (цифрлық егіздер деп аталады) және бір уақытта көптеген сенсорларды қолданатын жүйелер сияқты технологиялар қарқын алуда. Бұл құралдар бақылау тексерулерін жүргізу тәртібін өзгертеді және ақауларды ерте анықтаудың жаңа мүмкіндіктерін ұсынады. Бұл мақалада әдістердің тізімі ғана емес, сонымен қатар қандай тәсілдің қандай контекстке сәйкес келетінін түсіну үшін нақты құрылым берілген. Нәтижелер көлік бригадаларына жолдарға қалай күтім жасау керектігін дәл реттеуге және жүйені ұзақ мерзімді перспективада сенімдірек етуге көмектеседі.

1. Li S. A review of railway defect detection methods / S. Li, H. Doh // Construction. – 2022. – Vol. 2, Issue 2. journal.ump.edu.my/construction. (In English).

2. Международный союз железных дорог (UIC). Стандарты железнодорожной колеи и их применение в мировой практике, Париж, 1937. (In Russian).

3. Trimble Railway. GEDO Track Measurement System: Technical Overview. – 2021. – [Online]. URL: https://rail.trimble.com. (In English).

4. He Q. Railway track inspection technologies: A review / Q. He, M. Li, Y. Jin // Journal of Transportation Technologies. – 2021. – № 11(3). – Р. 45-58. (In English).

5. Amberg Technologies AG. Amberg GRP System: Precision in track geometry. Technical whitepaper. – 2020. (In English).

6. Киселёв А.И. Методы и средства контроля состояния железнодорожного пути / А.И. Киселёв, Е.В. Митрофанов. – Москва: Транспорт, 2019. (In Russian).

7. SNCF Réseau. IRIS 320 Inspection Train – High-speed rail monitoring in France. Technical Report. – 2019. (In English).

8. Olesen P. Comparative evaluation of static and dynamic inspection methods for railway infrastructure / P. Olesen, W. Zeng // Rail Technology Review. – 2019. – № 31(2). – Р. 55-64. (In English).

9. Sharma S. Deep learning approaches for railway track fault detection: A survey. / S. Sharma, A. Kumar, R. Jain // IEEE Access. – 2020. – № 8. – Р. 190454-190468. (In English).

10. Chen X. Intelligent track monitoring using AI and IoT / X. Chen, J. Wang, Z. Liu // International Journal of Railway Research. – 2022. – № 9(1). – Р. 12-26. (In English).