Caracterización de la condición de los rieles de tren usando la función de respuesta de frecuencia y redes profundas

Ilustraciones, gráficos

Autores:
Navas Orduz, Jose Miguel
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/86128
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/86128
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Palabra clave:
380 - Comercio , comunicaciones, transporte::385 - Transporte ferroviario
620 - Ingeniería y operaciones afines::625 - Ingeniería de ferrocarriles y de carretera
620 - Ingeniería y operaciones afines::621 - Física aplicada
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Ferrocarriles - Mantenimiento y reparación
Vías férreas - Mantenimiento y reparación
Transporte ferroviario
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Dinámica de estructuras
Desgaste mecánico
Función de respuesta de frecuencia (FRF)
Método de elementos finitos (MEF)
Frecuencia de fijaciones
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Este análisis es esencial para tomar medidas apropiadas, asegurando la confiabilidad y mantenibilidad del sistema en su totalidad. En este contexto, este proceso de investigación se enfoca en la implementación de una metodología que caracteriza los rieles de tren a través de su comportamiento dinámico mediante el análisis modal. El cual, aborda el análisis frecuencial a través de tres enfoques: teórico, numérico y experimental. El proceso experimental de análisis modal se realiza mediante la técnica de ensayo de martillo. Para ello, se realiza un estudio de determinación del comportamiento frecuencial del riel con respecto a cambios en la distancia entre fijaciones y a la variación de condiciones como generación de defectos. Dicho proceso implica la captura de señales mediante un acelerómetro uniaxial para la respuesta del riel y un martillo instrumentado para el impacto. Se recopilaron 45 señales para cada distancia y condición, y posteriormente se realizaron transformaciones a través de la Función de Respuesta de Frecuencia (FRF), la Transformada de Fourier (FFT) y la Transformada Continua de Wavelet (CWT). Para la interpretación y clasificación de los datos, se emplearon métodos estadísticos, como el método Z, y técnicas de aprendizaje de máquina mediante redes convolucionales profundas (CNN). Estas fueron evaluadas utilizando criterios y métricas como la exactitud, la matriz de confusión y la curva ROC. Todo esto proporcionando una metodología funcional que permite la caracterización del comportamiento frecuencial del riel de tren, considerando modificaciones tanto en el tipo de ensamble como en las variaciones de propiedades físicas. (Tomado de la fuente)Due to the critical importance of railway tracks in the maintenance of the railway system, it is imperative to develop a process that allows for the assessment of the track's condition, quantification of the severity of potential defects, and changes in structural configurations. This analysis is essential for taking appropriate measures, ensuring the overall reliability and maintainability of the system. In this context, this research process focuses on implementing a methodology that characterizes train tracks through their dynamic behavior using modal analysis. This methodology addresses frequency analysis through three approaches: theoretical, numerical, and experimental. The validation of this behavior is conducted through an experimental process using the hammer test technique. The study is carried out regarding the modification in the distance between fixations and the variation of conditions to determine the corresponding changes in frequency behavior. This process involves capturing signals using a uniaxial accelerometer for track response and an instrumented hammer for impact. 45 signals were collected for each distance and condition, subsequently transformed through Frequency Response Function (FRF), Fourier Transform (FFT), and Continuous Wavelet Transform (CWT). For data interpretation and classification, statistical methods such as the Z method and machine learning techniques employing deep convolutional neural networks (CNN) were utilized. These methods were evaluated using criteria and metrics such as accuracy, confusion matrix, and ROC curve. All of this contributes to a functional methodology enabling the characterization of the frequency behavior of train tracks, considering modifications in both assembly types and variations in physical properties.MaestríaMagíster en Ingeniería MecánicaInvestigación en Ingeniería MecánicaIngeniería Mecánica.Sede Medellín127 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería MecánicaFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín380 - Comercio , comunicaciones, transporte::385 - Transporte ferroviario620 - Ingeniería y operaciones afines::625 - Ingeniería de ferrocarriles y de carretera620 - Ingeniería y operaciones afines::621 - Física aplicadaRieles (Ferrocarriles)Ferrocarriles - Mantenimiento y reparaciónVías férreas - Mantenimiento y reparaciónTransporte ferroviarioAnálisis de FourierDinámica de estructurasDesgaste mecánicoFunción de respuesta de frecuencia (FRF)Método de elementos finitos (MEF)Frecuencia de fijacionesTransformada de FourierTest de martilloRed Neuronal ProfundaTransformada de WaveletEnsayo de martillo de impactoFrecuencia pin-pinFrequency response function (FRF)Finite element methodPin-Pin frequencyFourier TransformHammer testDeep Neural NetworksWavelet TransformImpact Hammer TestCaracterización de la condición de los rieles de tren usando la función de respuesta de frecuencia y redes profundasCharacterizing the condition of railroad track by using Frequency Response Function and Deep Neural NetworksTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMLaReferenciaM. Oregui, Z. Li , R. Dollevoet. Identification of characteristic frequencies of damaged railway tracks using field hammer test measurements. Delft, Netherlands. (2014).G. Idárraga, J. Sánchez, J. Santa, A. Toro. Identificación de mecanismos de desgaste en rieles de vía comercial del metro de Medellín. Medellín. (2014).Stuart L Grassie. Studs and squats: The evolving story. Cambridge, United Kingdom. (2016).M. Oregui, M. Molodova, A. Nuñez, R. Dollevoet, Z. Li. Experimental investigation into the condition of Insulated rail joints by impact excitation. Delft, Netherlands. (2015).Luis A. Bedian. Determinación experimental de los parámetros modales (frecuencias naturales) de una viga en condición empotrada – libre. Veracruz, México. (2010).A.P De Man. Dynatrack: A survey of dynamic railway track properties and their quality. Delft, Netherlands. (2002).Byoung‑Gyu Song, Namcheol Kang. 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(2020).Yongzhi Qu, Gregory W. Vogl, Zechao Wang. A deep neural network model for learning runtime frequency response function using sensor measurements. Minnesota, USA. (2020).Athanasios Synodinos. Identification of railway track components and defects by analysis of wheel-rail interaction noise. Southampton, UK. (2016).A. Paral, D. Singha Roy, A. Samanta. A deep learning-based approach for condition assessment of semi-rigid joint of steel frame. Durgapur, India. (2020).J. Sresakoolchai, S. Kaewunruen. Detection and severity evaluation of combined rail defects using deep learning. Birmingham, United Kingdom. (2021).R. Janeluiktis. Continuous wavelet transform-based method for the enhancing estimation of wind turbine blade natural frequencies and damping for machine learning porpoises. Denmark. (2020).X. Du, X. Jin, G. Zhao, Z. Wen, W. Li. Rail corrugation of high-speed railway induced by rail grinding. China. (2021).A. Presas, D. Valentin, E. Egusquiza, C. Valero, M. Egusquiza, M. 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