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No.11Nov.2018文章编号:10042954(2018)11006405极端高温天气下CRTSⅡ型板式无砟轨道温度分析孙泽江,王泽萍,汪 杰,康维新,刘学毅(西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室,成都 610031)摘 要:为了解极端高温天气下无砟轨道结构温度分布,在上海地区对CRTSⅡ型板式轨道温度进行实时监测,分析轨道结构自上而下温度分布及其随时间的变化特性,统计得到极端高温下计算轨道板表面温度的经验公式㊂研究结果表明:在日间气温达到40℃的高温天气下,轨道板表面温度最高接近60℃,轨道板底面温度峰值与表面温度峰值存在5h 的滞后,轨道板上下表面最大正温差出现在14:00左右,约为18℃,最大负温差出现在05:00左右,约为-7℃;轨道结构温度沿垂向呈非线性分布,且在距轨道表面0~0.3m ,非线性程度显著;轨道板表面温度经验公式具有较好的实用性㊂关键词:无砟轨道;轨道温度;分布特性;经验公式中图分类号:U213.2+44 文献标识码:A DOI:10.13238/j.issn.1004-2954.201801250008Temperature Analysis of CRTS ⅡSlab BallastlessTrack in Extremely Hot WeatherSUN Ze⁃jiang,WANG Ze⁃ping,Wang Jie,KANG Wei⁃xin,LIU Xue⁃yi(MOE Key Laboratory of High⁃speed Railway Engineering,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China)Abstract :In order to know the temperature distribution of ballastless track in extreme hot weather,the temperature of CRTS Ⅱslab track is monitored in real time in Shanghai.The temperature distribution of the track structure from top to bottom and its variation with time are analyzed,and the empirical formula for calculating the surface temperature of the track slab under extreme high temperature is obtained.Theresults show that the maximum temperature difference between the top and bottom of the track slab occurs when the temperature of the track slab reaches a maximum of 60℃under the high day temperature of40℃during the day and there is a lag of 5h between the peak temperature of the bottom of the trackplate and that of the surface temperature;the positive temperature difference between the topand bottom is some 18℃at about 14:00,and the maximum negativetemperaturedifferenceisabout -7℃around 05:00;the temperature of thetack structure is distributed non⁃linearly along thevertical direction and the nonlinearity is significant within 0~0.3m from the track surface;the empirical formula of track plate surface temperature has good practicality.Key words :Ballastless track;Track temperature;Distribution characteristics;Empirical formula 无砟轨道以其高平顺性少维修等特点,在高速铁路上广泛应用[1]㊂作为长期暴露在自然环境下的钢筋混凝土层状结构,无砟轨道的温度随环境温度的变化呈周期性升降,使轨道结构产生伸缩变形和温度应力[2]㊂天气恶劣时轨道板将会产生过大的温度应力或伸缩变形,从而出现脱空㊁翘曲㊁离缝等病害,影响无砟轨道的使用寿命㊂对无砟轨道的温度进行实时监测和分析,对温度应力计算和结构设计具有重要意义㊂对无砟轨道在自然环境下的温度监测及分析已经有了一些研究,王森荣等[3]对板式轨道进行了全天的温度跟踪测量,并根据测量数据推出了轨道板的温度应力和伸缩位移计算公式㊂尤明熙等[4]对北京地区Ⅱ型板式轨道的温度变化进行了监测分析,并得出了轨道板各层温度最值出现时间存在滞后的结论㊂欧祖敏[5]采用轨道板表面实测值为初始条件,基于热传导理论,用解析方法计算轨道结构在不同时刻的温度㊂万章博㊁杨荣山等[6]根据双块式轨道实体模型监测到的温度数据,得出了道床板温度与深度呈指数关系的结论并给出了道床板垂向温差及其与深度的关系式㊂林超[7]利用监测数据在全国范围内将铺有Ⅱ型轨道板的区域进行了划分,从轨道板温度变化量的角度分析得出了轨道板温度增量与日最高气温之间的关系㊂康维新等[8]建立了无砟轨道的温度三维计算模型,分析了连续高温天气下无砟轨道的温度特性,并提出了根据气象报告预测轨道病害的方法㊂刘珏等[9]通过监测轨道板自纵连开始时的温度,研究了轨道结构早期的温度变化规律并提出了轨道板表面最高温度的预估模型㊂虽然已有大量的关于无砟轨道的温度监测试验和数据分析,但是这些试验的监测工点多处于太阳辐射和日平均温度不高的地区,无砟轨道在气温超过40℃的极端高温天气下的温度监测数据和分析仍然较少㊂本文拟以CRTSⅡ型板式轨道为研究对象,在气温超过40℃的地区开展无砟轨道温度监测试验,实时监测无砟轨道温度和气象资料,分析极端高温天气下无砟轨道的温度分布特性,提出依据气象资料计算轨道板表面温度的经验公式,为进一步完善现有规范中无砟轨道温度荷载的取值提供理论依据和数据支撑㊂1 无砟轨道温度监测试验概况根据传热学原理,物体的热传递主要有传导㊁对流㊁辐射3种方式[10]㊂轨道板表面主要存在的热传递方式有热对流和热辐射两种㊂热辐射主要来自太阳辐射,而影响对流换热的主要因素是风速和气温[11]㊂试验中将太阳辐射㊁风速和气温3个因素同轨道结构温度一起同步监测㊂1.1 监测工点气象资料为获得极端高温天气下轨道板的温度分布特性,选择上海市南翔动车段试验场(东经121.31°,北纬31.29°,海拔4.2m)作为本监测试验工点,上海地区属亚热带季风气候,雨热同期,夏季日照较为充足㊂如图1所示,2017年7月15日至2017年7月29日15d 内,该试验场所在地太阳辐射和气温均较高,太阳辐射最高可达1000W /m 2,气温最高可达42℃,且存在较大昼夜温差,而该地区夏季风速较低,平均为1.2m /s,不利于轨道结构降温㊂图1 南翔动车段试验场气象资料1.2 测试方案试验以Ⅱ型板式轨道为研究对象,在轨道结构中埋入温度传感器测试温度,同时在轨道板旁边安置气象站同步监测气象数据,将采集到的温度和气象数据传输至电脑并通过无线技术进行传输和在线监测,如56第11期孙泽江,王泽萍,汪 杰,等 极端高温天气下CRTSⅡ型板式无砟轨道温度分析图2所示㊂试验数据采集从2017年7月开始㊂图2 试验场地轨道结构总共布置10个温度测点,如图3所示,在轨道中心处(B 截面)沿垂向布置6个测点,6个测点的位置依次为轨道板表面㊁轨道板中部㊁轨道板底面㊁支承层中部㊁支承层底部和路基层中部㊂在轨道两侧(A 截面和C 截面)沿垂向各布置2个测点,2个测点的位置依次为轨道板中部㊁支承层中部㊂图3 轨道板测点布置(单位:mm)温度传感器采用测量精度高,稳定性较好,测试范围较大的热电阻传感器㊂该传感器量程为-20~80℃,测量精度为±0.1℃㊂采用全智能化的数据采集系统将数据传输至电脑,采样间隔30min㊂采用无线气象站实时自动监测工点所处环境的气象数据㊂选取具有代表性的数据(2017年7月18日至2017年7月27日)进行分析㊂2 轨道结构温度分布特性2.1 轨道结构温度随时间的分布特性截面B 处于轨道结构中部,相对于截面A㊁C 受外界环境影响较小,测得的数据更加稳定,因此选取B 截面测点的数据作为分析对象㊂排除雨天对轨道板温度的干扰,选取7月21日的温度数据进行分析㊂轨道板温度变化规律如图4所示㊂图4 轨道板温度变化规律由图4可得如下结论㊂(1)7月21日气温达到40℃,为高温天气,轨道板温度与气温具有相同的变化趋势,轨道板全天范围内整体温度较高㊂在日间,轨道板从外界吸收热量,轨道板表面温度高于板底面温度,表面温度最高可达到60℃;在夜间,轨道板由内向外散发热量,板底面温度高于表面,板底面温度仍保持在40℃左右㊂(2)由于混凝土传热性能较差,导致了轨道板温度最大峰值随测点深度增加而出现滞后现象㊂极端高温天气下,轨道板表面温度最大峰值出现在14:00左右,轨道板底面温度最大峰值出现在19:00左右,板底温度最值滞后板面约5h㊂2.2 轨道结构温度随深度的分布特性根据气象资料,选取10d 内平均气温最高的7月21日的温度数据为例进行分析,如图5所示㊂图5 轨道结构不同深度处的温度分布由图5可得如下结论㊂(1)在极端高温天气下,当气温达到40℃时,轨道板上下表面会产生较大的温差,最大正温差出现在14:00左右,约为18℃,最大负温差出现在05:00左右,约为-7℃㊂(2)轨道结构温度沿垂向呈非线性分布且不同深66铁道标准设计第62卷度的非线性程度不同㊂在距轨道结构表面0.3m内,温度受气象因素的影响较大,轨道结构温度呈显著的非线性分布;在距轨道板表面0.3m以下时,温度受气象因素的影响较小,温度分布接近线性分布㊂3 轨道板表面温度与气象参数回归分析3.1 线性回归分析方法介绍线性回归分析是根据因变量与一个或多个自变量间的相关关系建立线性回归方程进行预测的方法㊂其具体步骤为:首先分析样本数据建立线性回归模型如式(1);然后将样本数据代入式(1),应用最小二乘法估计待回归参数值,得到回归方程;最后对回归方程进行检验,工程中主要检验回归方程的决定系数R2, R2值越接近1,表明回归方程的相关性越好㊂y=∑ni=1a i x i+b(1)式中 y 因变量;x i 第i个自变量(i=1,2, ,n);n 自变量个数;当n=1时,式(1)为一元线性回归模型,当n>1时,式(1)为多元线性回归模型;a i,b 待回归参数㊂3.2 回归方程建立与分析由前述分析可知,影响轨道板温度的因素主要有太阳辐射㊁气温和风速㊂由于风速受环境因素波动较大,不具有规律性,实际计算中通常使用常数风速代替实时风速,本文在回归分析中将此项当作常数处理,只考虑轨道板表面温度与气温和太阳辐射间的关系,如图6所示㊂图6 轨道板表面温度和气象参数随时间变化规律由图6可知,在高温天气下,轨道板表面温度与气温和太阳辐射随时间均有相同的变化趋势,且轨道板表面温度与气温和太阳辐射间不存在明显的滞后关系㊂因此本文基于线性回归模型(式(1)),对太阳辐射Q,气温T与轨道板表面温度T0之间的关系进行回归分析,结果如表1所示㊂表1 轨道板表面温度回归结果参与回归的变量回归模型决定系数R2太阳辐射Q一元线性模型0.83气温T一元线性模型0.83太阳辐射Q㊁气温T二元线性模型0.97由表1可知,轨道板表面温度与太阳辐射和气温相关性均较高,综合太阳辐射和气温两个因素获得的回归方程如式(2)所示的经验公式,决定系数为0.97,相关性良好㊂T0=-8.77408+1.36688T+0.01165Q(2)式中 T0 轨道板表面温度,℃;T 气温,℃;Q 太阳辐射,W/m2㊂图7为轨道板表面温度实测值与采用式(2)计算得出的计算值的比较,从图7可以看出,计算值均匀分布在45°线的两侧,计算值和实测值比较接近,最多相差在5℃以内,说明经验公式能够较好地反映轨道板表面温度与太阳辐射和气温之间的关系㊂图7 轨道板表面温度实测值与计算值比较4 结论通过对上海试验场地内CRTSⅡ型板式轨道进行温度监测并提取具有代表性的数据进行分析,得到以下结论㊂(1)无砟轨道温度受环境温度影响较大,在日间气温达到40℃的极端高温天气下,轨道板表面温度可达60℃,上下表面最大温差可达到18℃㊂(2)轨道结构不同深度处的温度出现滞后现象,轨道板板底温度约滞后板面温度5h㊂(3)轨道结构温度垂向呈非线性变化,且各个深度处的非线性程度不同,其中距轨道板表面0.3m内非线性程度较为显著㊂(4)基于统计学原理,提出了依据气象参数计算轨道板表面温度的经验公式,该公式相关系数达到0.97,具有较好的适用性,可用于推测极端高温天气下76第11期孙泽江,王泽萍,汪 杰,等 极端高温天气下CRTSⅡ型板式无砟轨道温度分析轨道板表面的温度㊂参考文献:[1] 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[21]孙立军,秦健.沥青路面温度场的预估模型[J].同济大学学报(自然科学版),2006,34(4):480483. (上接第58页)择像控点的不同组合为地面控制点㊂在14个控制点时得到了满足规范的DEM㊁DOM㊂外业使用CORS 技术测量控制点,可更快速㊁高效地获取控制点的坐标㊂(2)采用通用的内业处理流程对航片进行具体化处理,得到没有留白的密集点云㊂对内业生成的图测点与实测点进行处理,评估得到了符合标准的1∶500的DOM 和1∶2000的DEM,并对偏差较大的点进行了分析㊂无人机能够在灾害环境中完成勘测任务,同时实现了利用无人机在短时间内得到大比例尺带状地形图,为应用无人机技术在铁路应急勘测提供了新方法㊂参考文献:[1] 卓宝熙.铁路工程勘测技术的回顾㊁现状与展望[J].铁道工程学报,2007(1):612.[2] 王栋,蒋良文,张广泽,等.无人机三维影像技术在铁路勘察中的应用[J].铁道工程学报,2016,33(10):2124.[3] 孔振,刘召奇,高云军,等.消费级无人机在大比例测图中应用与精度评价[J].测绘工程,2012,25(12):5561.[4] 刘艺,季昊,杨震,等.无人机航测在大比例尺公路带状地形图测量中的试验及分析[J].测绘通报,2016(S2):105107.[5] Eun Y,Bang H.Cooperative task assignment path /planning ofmultiple unmanned aerial vehicles using genetic algorithms [J ].Journal of Aircraft,2009,46(1):338343.[6] Eisenbeiss H,Saurebier M.Investigation of uav systems and flightmodes for photogrammetric applications [J ].The PhotogrammetricRecord,2011,26(136):400421.[7] 杨艳,杜甘霖,曹起铜.无人机航测技术在地质灾害应急测绘中的研究与应用[J].测绘通报,2017(S1):119122.[8] 国家测绘局.TH /Z3003 2010低空数字航空摄影测量内业规范[S].北京:测绘出版社,2010.[9] 国家测绘局.GB /T 7931 20081∶5001∶10001∶2000地形图航空摄影测量外业规范[S].北京:中国标准出版社,2008.[10]国家测绘局.CH /T 9008.3 2010基础地理信息数字成果1∶5001∶10001∶2000数字正射影像图[S].北京:测绘出版社,2010.[11]杨尧兰.天狼星无人机摄影测量系统在大比例尺成图中的应用研究[D].昆明:昆明理工大学,2016.[12]Agoston Resfis.The regulation unmanned acrial vehicle of the szendrofire department supporting fighting against forest fires [J ].Forest Ecology and Management,2006,234(S1):233233.[13]买小争,杨波,冯晓敏.无人机航摄像控点布设方法探讨[J].测绘通报,2012(S1):268271.[14]郭瑞隆,王京,段英.无人机航测像控点布设方法探讨[J].测绘标准化,2017,33(2):2425.[15]孙志鹏,李政,赵娜.单基站CORS 在矿山测量中的应用[J].全球定位系统,2011,36(5):8082.[16]赵明.Agisoft PhotoScan Professional 软件在无人机航空摄影数据处理中的应用[J].水电站设计,2017,33(2):4446.86铁道标准设计第62卷。
