简介：摘要：探索基于数据驱动的轨道交通车辆健康评估与预测模型。通过分析车辆传感器数据及运行状态，建立了综合性评估模型，能够准确评估车辆的健康状况，并预测潜在故障风险。采用了机器学习算法和统计方法，对大量数据进行处理和分析，从而提高了模型的准确性和实用性。该模型对轨道交通运营管理和维护具有重要意义，有助于提升车辆运行安全性和效率。
简介：摘要：近年来，随着高速公路建设的飞速发展，沥青路面在高速公路工程中得到了广泛应用。由于其具有胎噪低、施工方便和养护简单等特点，沥青路面相比其他类型的路面更受欢迎。然而，沥青路面在长期荷载和环境因素的作用下容易出现各种裂缝病害，例如纵横向裂缝、龟裂和块裂等，这些问题严重影响了路面的使用质量。如果不对这些裂缝进行及时处理，它们可能会进一步扩大，导致严重的安全事故。
基于数据驱动的轨道交通车辆健康评估与预测模型研究
高速公路路面裂缝检测与养护技术研究
