铁路线路平顺性修复与线间距计算：人工智能驱动的坐标法模型研究

本篇论文深入探讨了人工智能与机器学习在铁路线路平面平顺性以及线间距计算方面的应用。首先，研究者针对铁路线路的现状，指出随着客运高速化和货运重载化的需求增长，线路的平顺性显得尤为重要。长期运营导致既有线线型变形，平顺性下降，这直接影响了铁路的通行能力和行车安全，因此，对既有线的整正是必要的。 论文的核心内容包括两个关键部分。一是利用最小二乘法的分段拟合理论，借鉴GPS数据处理中的“差分法”，对既有线的测量数据进行筛选和处理，通过曲线元模型分析铁路线形结构，对铁路平面线形进行精确的分段拟合。这种方法旨在提高整正的精度，确保线路在改造后满足平顺性标准。 其次，论文介绍了基于曲线元坐标的线间距计算模型，该模型利用铁路曲线的空间位置关系，通过精确计算铁路外直线与铁路曲线交点，从而得出两线之间的线间距。这一模型对于设计、施工和运营阶段都具有重要意义，它有助于确保新设计线路（第二线）在施工过程中对既有线的影响降到最低，并保障新线路开通后的安全运行。 同时，论文还涉及既有线整正数据处理软件的研发，通过计算机技术将理论模型转化为实用工具，简化了计算过程，提高了工作效率。作者强调，所有的研究成果均是在导师指导下独立完成，并遵循学术诚信原则，确保了论文的原创性和完整性。 这篇论文结合了人工智能和机器学习的优势，解决了铁路线路平顺性检测与优化以及线间距计算的问题，为铁路线路的维护和升级提供了科学的方法和技术支持，对于提升铁路运输系统的效率和安全性具有显著的推动作用。