Predictive track maintenance: how statistics models and vehicle-track interaction open new prospects: Maintenance prédictive des voies : comment les modèles statistiques et l'interaction véhicule-voie ouvrent de nouvelles perspectives

Nicolas Lestoille 1, 2 Christine Funfschilling 1 Christian Soize 2
1 SNCF : Innovation & Recherche
2 MSME - Laboratoire de Modélisation et Simulation Multi Echelle
Abstract : La thèse présentée dans cet article a été menée dans le cadre de recherches d'outils de maintenance prédictive de la voie. A partir du calcul de la réponse dynamique d'un train à grande vitesse sur la voie, d'un modèle statistique des défauts de géométrie d'une portion de voie et d'outils mathématiques, elle a pour objet de prévoir statistiquement l'évolution, à une échéance de temps donnée, de la réponse dynamique du train sur la portion de voie étudiée. Le modèle de prévision développé permet ainsi l'atteinte de valeurs seuils déclenchant une opération de maintenance de la voie.
Document type :
Journal articles
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https://hal-upec-upem.archives-ouvertes.fr/hal-01552338
Contributor : Christian Soize <>
Submitted on : Sunday, July 2, 2017 - 10:41:23 AM
Last modification on : Friday, October 4, 2019 - 1:33:27 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01552338, version 1

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Citation

Nicolas Lestoille, Christine Funfschilling, Christian Soize. Predictive track maintenance: how statistics models and vehicle-track interaction open new prospects: Maintenance prédictive des voies : comment les modèles statistiques et l'interaction véhicule-voie ouvrent de nouvelles perspectives. Revue Generale des Chemins de Fer, Elsevier, 2017, 269, pp.28-35. ⟨hal-01552338⟩

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