Phân tích tương tác ray-cầu theo tiêu chuẩn của liên minh đường sắt quốc tế (UIC 774-3) sử dụng liên kết đàn hồi đa tuyến tính
Email:
ncnhung@utc.edu.vn
Từ khóa:
UIC 774-3; Ray hàn liền (CWR); Tương tác Ray và Cầu; Mô hình liên kết đàn hồi đa tuyến tính.
Tóm tắt
Phương pháp mô phỏng tương tác ray-cầu đối với đường ray hàn liên tục (Continuous Welded Rail-CWR) dựa trên tiêu chuẩn UIC774-3 và mô hình liên kết đàn hồi đa tuyến tính dùng để mô phỏng liên kết giữa ray và lớp đá ba lát thông qua hệ kẹp ray. Hai phương pháp phân tích gồm: (1) phân tích phi tuyến riêng biệt (Separate Nonlinear Analysis) và (2) phân tích theo giai đoạn (Staged Analysis) được thực hiện để mô phỏng trạng thái thực của hệ cầu-ray trong quá trình chịu tải nhiệt, tải đoàn tàu (tăng tốc và giảm tốc) và sự thay đổi độ cứng của lớp ba-lát. Các mô hình thử nghiệm theo UIC774-3 được sử dụng để kiểm chứng mô hình phân tích kết cấu. Kết quả chỉ ra rằng phương pháp phân tích theo giai đoạn (Staged Analysis) mô phỏng đúng bản chất tích lũy biến dạng do nhiệt và sự thay đổi độ cứng của lớp đá ba lát, cho sai số nhỏ hơn 5% so với giá trị tiêu chuẩn. Trong khi đó, phương pháp phân tích phi tuyến (Separate nonlinear analysis) có xu hướng đánh giá cao ứng suất dọc trong ray, đặc biệt khi tải nhiệt và tải tàu cùng tác động lên cùng vị trí ray. Nghiên cứu khẳng định tính hiệu quả của việc sử dụng liên kết đàn hồi đa tuyến tính là phù hợp để mô phỏng tương tác ray-cầu, đồng thời việc phân tích theo giai đoạn là cần thiết để phản ánh đúng sự phát triển của nội lực trong ray đối với các công trình đường sắt hiện đại.Tài liệu tham khảo
[1]. Vũ Lê Văn, Quyết Nguyễn Hữu, Minh Trần Quang, Nhung Nguyễn Thị Cẩm, Xây dựng mô hình động lực học kết hợp tàu–ray dựa trên thực nghiệm phản ứng động của kết cấu ray thuộc tuyến đường sắt đô thị, Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải, 74 (2023) 1075-1087. https://doi.org/10.47869/tcsj.74.9.5.
[2]. Baidurya Bhattacharya, Risk and reliability in bridges, Innovative Bridge Design Handbook (Second Edition), (2022) 155-193. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-823550-8.00010-X.
[3]. T.Q. Minh, Thuc Ngo Van, Huan X. Nguyen, Quyen Nguyen, Enhancing the Structural Health Monitoring (SHM) through data reconstruction: Integrating 1D convolutional neural networks (1DCNN) with bidirectional long short-term memory networks (Bi-LSTM), Engineering Structures, 340 (2025) 120767. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2025.120767.
[4]. T.Q Minh, C. Matos Jose, S. Sousa Helder, Son Dang Ngoc, Thuc Ngo Van, Huan X. Nguyen, Quyen Nguyen, Data reconstruction leverages one-dimensional Convolutional Neural Networks (1DCNN) combined with Long Short-Term Memory (LSTM) networks for Structural Health Monitoring (SHM), Measurement, 235 (2025) 117810. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2025.117810
[5]. Nhung Thi Cam Nguyen, An Thai Le, Hoang Nguyen Bui, Thuc Van Ngo, Huy Phan Bui, Minh Quang Tran, Determine train load and speed based on dynamic displacement results, Journal of Materials and Engineering Structures, 11 (2024) 543. https://revue.ummto.dz/index.php/JMES/article/view/3724
[6]. Emma Moliner, Pedro Museros, Reza Allahvirdizadeh, Track–bridge interaction effects in the acceleration and displacement response of high-speed railway bridges: Simplified vs refined modelling, Engineering Structures, 314 (2024) 118304. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2024.118304
[7]. S. Neridu, V.D.K. Pasupuleti, P. Kalapatapu, Analysis of rail structure interaction in continuous welded rails on railway bridges: a parametric analysis, Innov. Infrastruct. Solut., 9 (2024) 367. https://doi.org/10.1007/s41062-024-01687-z
[8]. D. Ribeiro, Train–Track–Bridge Dynamic Interaction on a Bowstring-Arch Railway Bridge: Advanced Modeling and Experimental Validation, Sensors, 23 (2023) 171. https://doi.org/10.3390/s23010171.
[9]. L-Y. Shao, The Longitudinal Force Measurement of CWR Tracks with Hetero-Cladding FBG Sensors: A Proof of Concept, Sensors, 16 (2016) 2184. https://doi.org/10.3390/s16122184
[10]. V. Atapin, A. Bondarenko, Monitoring and Evaluation of the Lateral Stability of CWR Track, Journal of Failure Analysis and Prevention, 22 (2022) 319–332. https://doi.org/10.1007/s11668-021-01307-3.
[11]. Mohamed Tahiri, Nonlinear analysis of the ballast influence on the train-bridge resonance of a simply supported railway bridge, Structures, 35 (2022) 303-313. https://doi.org/10.1016/j.istruc.2021.11.020
[12]. Cheng Chen, Investigating geogrid-reinforced ballast: Experimental pull-out tests and discrete element modelling, Soils and Foundations, 54 (2014) 1-11. https://doi.org/10.1016/j.sandf.2013.12.001.
[13]. José Nuno Varandas, Dynamic response of ballasted High-Speed Railways: insights from experimental measurements and 3D nonlinear numerical modelling, Transportation Geotechnics, 52 (2025) 101549. https://doi.org/10.1016/j.trgeo.2025.101549
[14]. Jean-Marc Battini, Mahir Ülker-Kaustell, A simple finite element to consider the non-linear influence of the ballast on vibrations of railway bridges, Engineering Structures, 33 (2011) 2597-2602. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2011.05.005
[15]. UIC, UIC 774 3 Code For Track Rail Interaction, 2001, [Online]. Available: https://www.scribd.com/document/81027669/UIC-774-3-Code-for-Track-Rail-Interaction-1
[16]. W. Zhai, Train–track–bridge dynamic interaction: a state-of-the-art review, Vehicle System Dynamics, 57 (2019) 984–1027. https://doi.org/10.1080/00423114.2019.1605085
[17]. A. Strauss, M. Šomodíková, D. Lehký, D. Novák, K. Bergmeister, Nonlinear finite element analysis of continuous welded rail–bridge interaction: monitoring-based calibration., Journal of Civil Engineering and Management, 24 (2018) 344-354. https://doi.org/10.3846/jcem.2018.3050.
[18]. W. Hou, E. Tutumluer, W. Li, A Validated Train-Track-Bridge Model with Nonlinear Support Conditions at Bridge Approaches, Infrastructures, 6 (2021) 59. https://doi.org/10.3390/infrastructures6040059
[19]. P. König, C. Adam, A model considering the longitudinal track–bridge interaction in ballasted railway bridges subjected to high-speed trains, Acta Mech, 235 (2024) 1395–1418. https://doi.org/10.1007/s00707-023-03605-3
[20]. Pavel Ryjáček, Miroslav Vokáč, Long-term monitoring of steel railway bridge interaction with continuous welded rail, Journal of Constructional Steel Research, 99 (2024) 176-186. https://doi.org/10.1016/j.jcsr.2014.04.009
[21]. Joelle Aoun, Venkata Dilip Kumar Pasupuleti, Prafulla Kalapatapu, Analysis of safe and effective next-generation rail signalling systems, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 162 (2024) 104573. https://doi.org/10.1007/s41062-024-01687-z
[2]. Baidurya Bhattacharya, Risk and reliability in bridges, Innovative Bridge Design Handbook (Second Edition), (2022) 155-193. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-823550-8.00010-X.
[3]. T.Q. Minh, Thuc Ngo Van, Huan X. Nguyen, Quyen Nguyen, Enhancing the Structural Health Monitoring (SHM) through data reconstruction: Integrating 1D convolutional neural networks (1DCNN) with bidirectional long short-term memory networks (Bi-LSTM), Engineering Structures, 340 (2025) 120767. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2025.120767.
[4]. T.Q Minh, C. Matos Jose, S. Sousa Helder, Son Dang Ngoc, Thuc Ngo Van, Huan X. Nguyen, Quyen Nguyen, Data reconstruction leverages one-dimensional Convolutional Neural Networks (1DCNN) combined with Long Short-Term Memory (LSTM) networks for Structural Health Monitoring (SHM), Measurement, 235 (2025) 117810. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2025.117810
[5]. Nhung Thi Cam Nguyen, An Thai Le, Hoang Nguyen Bui, Thuc Van Ngo, Huy Phan Bui, Minh Quang Tran, Determine train load and speed based on dynamic displacement results, Journal of Materials and Engineering Structures, 11 (2024) 543. https://revue.ummto.dz/index.php/JMES/article/view/3724
[6]. Emma Moliner, Pedro Museros, Reza Allahvirdizadeh, Track–bridge interaction effects in the acceleration and displacement response of high-speed railway bridges: Simplified vs refined modelling, Engineering Structures, 314 (2024) 118304. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2024.118304
[7]. S. Neridu, V.D.K. Pasupuleti, P. Kalapatapu, Analysis of rail structure interaction in continuous welded rails on railway bridges: a parametric analysis, Innov. Infrastruct. Solut., 9 (2024) 367. https://doi.org/10.1007/s41062-024-01687-z
[8]. D. Ribeiro, Train–Track–Bridge Dynamic Interaction on a Bowstring-Arch Railway Bridge: Advanced Modeling and Experimental Validation, Sensors, 23 (2023) 171. https://doi.org/10.3390/s23010171.
[9]. L-Y. Shao, The Longitudinal Force Measurement of CWR Tracks with Hetero-Cladding FBG Sensors: A Proof of Concept, Sensors, 16 (2016) 2184. https://doi.org/10.3390/s16122184
[10]. V. Atapin, A. Bondarenko, Monitoring and Evaluation of the Lateral Stability of CWR Track, Journal of Failure Analysis and Prevention, 22 (2022) 319–332. https://doi.org/10.1007/s11668-021-01307-3.
[11]. Mohamed Tahiri, Nonlinear analysis of the ballast influence on the train-bridge resonance of a simply supported railway bridge, Structures, 35 (2022) 303-313. https://doi.org/10.1016/j.istruc.2021.11.020
[12]. Cheng Chen, Investigating geogrid-reinforced ballast: Experimental pull-out tests and discrete element modelling, Soils and Foundations, 54 (2014) 1-11. https://doi.org/10.1016/j.sandf.2013.12.001.
[13]. José Nuno Varandas, Dynamic response of ballasted High-Speed Railways: insights from experimental measurements and 3D nonlinear numerical modelling, Transportation Geotechnics, 52 (2025) 101549. https://doi.org/10.1016/j.trgeo.2025.101549
[14]. Jean-Marc Battini, Mahir Ülker-Kaustell, A simple finite element to consider the non-linear influence of the ballast on vibrations of railway bridges, Engineering Structures, 33 (2011) 2597-2602. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2011.05.005
[15]. UIC, UIC 774 3 Code For Track Rail Interaction, 2001, [Online]. Available: https://www.scribd.com/document/81027669/UIC-774-3-Code-for-Track-Rail-Interaction-1
[16]. W. Zhai, Train–track–bridge dynamic interaction: a state-of-the-art review, Vehicle System Dynamics, 57 (2019) 984–1027. https://doi.org/10.1080/00423114.2019.1605085
[17]. A. Strauss, M. Šomodíková, D. Lehký, D. Novák, K. Bergmeister, Nonlinear finite element analysis of continuous welded rail–bridge interaction: monitoring-based calibration., Journal of Civil Engineering and Management, 24 (2018) 344-354. https://doi.org/10.3846/jcem.2018.3050.
[18]. W. Hou, E. Tutumluer, W. Li, A Validated Train-Track-Bridge Model with Nonlinear Support Conditions at Bridge Approaches, Infrastructures, 6 (2021) 59. https://doi.org/10.3390/infrastructures6040059
[19]. P. König, C. Adam, A model considering the longitudinal track–bridge interaction in ballasted railway bridges subjected to high-speed trains, Acta Mech, 235 (2024) 1395–1418. https://doi.org/10.1007/s00707-023-03605-3
[20]. Pavel Ryjáček, Miroslav Vokáč, Long-term monitoring of steel railway bridge interaction with continuous welded rail, Journal of Constructional Steel Research, 99 (2024) 176-186. https://doi.org/10.1016/j.jcsr.2014.04.009
[21]. Joelle Aoun, Venkata Dilip Kumar Pasupuleti, Prafulla Kalapatapu, Analysis of safe and effective next-generation rail signalling systems, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 162 (2024) 104573. https://doi.org/10.1007/s41062-024-01687-z
Tải xuống
Chưa có dữ liệu thống kê
Nhận bài
05/03/2026
Nhận bài sửa
30/03/2026
Chấp nhận đăng
13/04/2026
Xuất bản
15/04/2026
Chuyên mục
Công trình khoa học
Kiểu trích dẫn
Trần Quốc, K., Vũ Bá, Đức, Hà Minh, Đức, Phí Đình, S., Nguyễn Công, T., & Nguyễn Thị Cẩm, N. (1776186000). Phân tích tương tác ray-cầu theo tiêu chuẩn của liên minh đường sắt quốc tế (UIC 774-3) sử dụng liên kết đàn hồi đa tuyến tính. Tạp Chí Khoa Học Giao Thông Vận Tải, 77(3), 239-253. https://doi.org/10.47869/tcsj.77.3.2
