[发明专利]高速铁路沿线大风监测优化布网自动搜索方法

说明书

本发明公开了一种高速铁路沿线大风监测优化布网自动搜索方法，包括以下步骤：确定高速铁路沿线各种地形环境对应的系统模块，对单个模块不同地形特征参数获取的有限个变量工况，将对应的风载荷值作为控制数据点，采用插值的方式计算出实际地形情况对应的范围内连续变量工况取值条件下，该系统模块对应的风载荷值插值数据库，搜索并确定最大风载荷值，即为该系统模块在实际地形范围内连续变量工况取值条件下，沿线大风监测优化布网监测点。该自动搜索方法能为高速铁路大风监测站沿线路纵向优化布点提供量化依据，该优化布点能够反应该地形实时大风情况，操作简便、精度较高，尤其适用于高海拔山区复杂地形的铁路沿线大风监测布网点的优化选择。

技术领域

本发明涉及一种铁路铁路施工测量技术领域，特别涉及一种高速铁路沿线大风监测优化布网自动搜索方法。

背景技术

高速铁路在现在的交通运输领域发挥着越来越大的作用，但是现在的高速列车在高速铁路轨道上运行过程中，对大风特别是横风的作用十分敏感，大风作用对列车的行车安全和准点运行带来了极大的挑战。例如，而在我国兰新铁路的“百里风区”，自通车以来，因大风引起的列车脱轨、倾覆事故达30起，吹翻货车110辆；2003年，因大风封闭时间长达50小时，造成直接经济损失2800万元。

因此，为了降低大风对高速列车安全运行的影响，目前国内外的高速铁路防灾安全系统一般都采用风监测系统，在我国的高速铁路设计过程中，对与风监测系统的相关设置标准进行了明确的规定，包括风监测站设立的风速条件、沿线的设置密度、安装方法以及传感器的类型等。但是，即使国内外诸多高速铁路均设置了风监测系统，由于大风作用导致的列车安全和准点运行的事故却时有发生，风监测系统的可靠性和运营效率还有很大的提升空间。

例如，东日本铁道公司的新干线沿线设立了大风监测系统，2005年，在监测系统正常运营的情况下，“稻穗14号”列车却在100km/h的速度下脱轨，造成4人死亡，33人受伤，事后调查结果显示列车遭受的横风作用正是列车出轨并翻倒的主要原因，而风监测系统并没能提前预警。我国乌鲁木齐铁路局早在2004年底就在新疆铁路沿线风口装设了大风监测系统，2007年，却仍然发生了风致列车脱轨颠覆事故，造成4人死亡，30多人受伤。2013年，台风“天兔”过境，广东深圳站始发的广深港“和谐号”动车组全部停运长达两天时间，而台风真正影响高铁线路运行却只有那么短短几十分钟，大风监测系统的过于保守，这也严重影响了高速铁路应当发挥的效能。

综上所述，现有的大风监测系统的沿线监测点的布置方法，还存在以下不足：

(1)测风站沿高铁线路纵向布置位置的确定缺乏科学量化的选点依据，设置测风站捕捉沿线最不利风监测点的效率不高；我国的《高速铁路设计规范》中规定山区垭口、峡谷、河谷风监测点的平均间距为1～5km，桥梁、高路堤等区段间距则为5～10km；但是在实际的工程环境中，对于这类特征的地形结点，往往带有“小气候”的特征，高铁线路风环境对周围地形的变化十分敏感，规范中建议的1～5km或者5～10km的风监测点布点原则过于粗放、精度较低，不具备量化的科学依据，实际操作难度大；

(2)没有形成一套规范合理的沿线风监测站选点的标准和方法，测风站在现场布置过程中，凭人工感觉和经验确定的成份大，工作效率不高。

因此，函待需要一种实时、准确、高效的大风监测系统，尤其在大风监测系统的设立过程中，沿线监测点的优化布网是整个系统高效运行的基础和前提，对于高速铁路列车的行车安全和准点运行是至关重要的。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中所存在的现有的大风监测系统布置位置的确定缺乏科学量化的选点依据、精度较低、操作困难的上述不足，提供一种高速铁路沿线大风监测优化布网自动搜索方法，该大风监测系统的布网选点能够更加优化，使大风监测系统能够反应实时大风情况，其反映的风载荷相对更加准确，且高效。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：