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龙图腾网获悉中国港湾工程有限责任公司申请的专利一种利用夯实装置的砟肩道床力学状态智能检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120849874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511358254.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种利用夯实装置的砟肩道床力学状态智能检测方法及系统是由陈滨;秦耀辉;范洪海;李浩;李忠成;张鹏;吴嘉豪;廖碧涛;边进军;张强;王涵;肖锐;林超设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用夯实装置的砟肩道床力学状态智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用夯实装置的砟肩道床力学状态智能检测方法及系统，包括如下步骤：获取夯实器底板的振动加速度信号、夯实器底板与砟肩道床相互作用力信号、作业车走行部与轨枕的垂向相对位移以及轨枕的横向位移；对采集的振动加速度信号、力信号和位移信号进行切片和滤波，分别得到滤波后的切片振动加速度信号、切片力信号和切片位移信号；将滤波后的切片振动加速度信号、切片力信号和切片位移信号同时输入到预训练好的砟肩道床力学状态智能检测模型中，得到真实的砟肩道床支承刚度、砟肩道床密实度以及轨排横向阻力，本发明方法能够智能检测夯实作业后砟肩道床的力学状态，具有高效、智能、低成本等优点。

本发明授权一种利用夯实装置的砟肩道床力学状态智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用夯实装置的砟肩道床力学状态智能检测方法，其特征在于，包括： S1、获取夯实器底板的振动加速度信号，振动加速度信号包括垂向振动加速度信号和横向加速度信号，统一由加速度传感器和数据采集系统进行采集； S2、获取夯实器底板与砟肩道床相互作用力信号，力信号包括垂向作用力和横向作用力信号，统一由薄膜压力传感器和数据采集系统进行采集； S3、获取作业车走行部与轨枕的垂向相对位移以及轨枕的横向位移，位移信号由激光位移传感器、CCD相机和数据采集系统进行采集； S4、对采集的振动加速度信号、力信号和位移信号进行切片和滤波，分别得到滤波后的切片振动加速度信号、切片力信号和切片位移信号； S5、将滤波后的切片振动加速度信号、切片力信号和切片位移信号同时输入到预训练好的砟肩道床力学状态智能检测模型中，得到真实的砟肩道床力学状态，砟肩道床力学状态包括砟肩道床支承刚度、砟肩道床密实度以及轨排横向阻力； 在步骤S5中，预训练好的砟肩道床力学状态智能检测模型，具体包括： 基于DEM-MBD耦合方法建立夯实器-有砟道床仿真分析模型，仿真分析模型包括夯实器底板、油压连杆、偏心激振器、钢轨、扣件、轨枕和道床部件，其中有砟道床基于DEM建立，使用多面体模拟道砟颗粒；夯实器底板、钢轨和轨枕使用刚体单元模拟，油压连杆和扣件使用弹簧-阻尼单元模拟，偏心激振力使用加载函数控制，见下式： ； 式中，m1和m2分别为2个偏心轮的质量； 预设不同的道床初始力学状态，道床初始力学状态包括不同的砟肩支承刚度、砟肩道床密实度和轨排横向阻力；然后获取不同激振频率、夯实时间、夯实次数工况下夯实器底板的振动加速度信号、夯实器底板与砟肩道床相互作用力信号、作业车走行部与轨枕的垂向相对位移信号以及轨枕横向位移信号； 按照预设的切片数据窗长和步长记录仿真分析模型中的砟肩道床力学状态，得到每一个切片样本对应的道床支承刚度、道床密实度和轨排横向阻力，将其作为标签；基于仿真分析模型构建仿真数据集，将其按照比例划分为训练集、验证集和测试集； 基于混合专家代理建立砟肩道床力学状态智能检测模型，砟肩道床力学状态智能检测模型包括多个专家网络和一个门控网络，其中每个专家网络均是一个独立的深度神经网络模型，负责处理不同类型的信号，主要由输入层、卷积块、残差块、全连接层和输出层部件构成；门控网络则根据输入自适应地分配权重和选择专家，最终输出是各专家输出按门控权重加权的结果，由下式确定： ； 式中，gkx为第k个专家对输入信号的表征，fkx为门控网络对第k个专家分配的权重，为道床力学状态预测值； 利用建立的砟肩道床力学状态智能检测模型在仿真数据集上进行训练，每个任务的损失函数为MSE，多任务总的损失函数进行累加求和，在测试集上更新模型参数，在验证集上验证模型参数，最终利用测试集测试模型效果； ； ； 式中，T为任务个数，yi为真实标签值，为模型预测值，λt为任务分配权重； 将在仿真数据集上训练好的砟肩道床力学状态智能检测模型迁移到现场实测数据集上，利用有限的测试数据进行模型精调，最终得到预训练好的砟肩道床力学状态智能检测模型。

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