极端高温天气下CRTSⅡ型板式无砟轨道温度分析

2018-10-20孙泽江王泽萍康维新刘学毅

铁道标准设计 2018年11期

孙泽江,王泽萍,汪杰,康维新,刘学毅

(西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室, 成都 610031)

无砟轨道以其高平顺性少维修等特点，在高速铁路上广泛应用[1]。作为长期暴露在自然环境下的钢筋混凝土层状结构，无砟轨道的温度随环境温度的变化呈周期性升降，使轨道结构产生伸缩变形和温度应力[2]。天气恶劣时轨道板将会产生过大的温度应力或伸缩变形，从而出现脱空、翘曲、离缝等病害，影响无砟轨道的使用寿命。对无砟轨道的温度进行实时监测和分析，对温度应力计算和结构设计具有重要意义。

对无砟轨道在自然环境下的温度监测及分析已经有了一些研究，王森荣等[3]对板式轨道进行了全天的温度跟踪测量，并根据测量数据推出了轨道板的温度应力和伸缩位移计算公式。尤明熙等[4]对北京地区Ⅱ型板式轨道的温度变化进行了监测分析，并得出了轨道板各层温度最值出现时间存在滞后的结论。欧祖敏[5]采用轨道板表面实测值为初始条件，基于热传导理论，用解析方法计算轨道结构在不同时刻的温度。万章博、杨荣山等[6]根据双块式轨道实体模型监测到的温度数据，得出了道床板温度与深度呈指数关系的结论并给出了道床板垂向温差及其与深度的关系式。林超[7]利用监测数据在全国范围内将铺有Ⅱ型轨道板的区域进行了划分，从轨道板温度变化量的角度分析得出了轨道板温度增量与日最高气温之间的关系。康维新等[8]建立了无砟轨道的温度三维计算模型，分析了连续高温天气下无砟轨道的温度特性，并提出了根据气象报告预测轨道病害的方法。刘珏等[9]通过监测轨道板自纵连开始时的温度，研究了轨道结构早期的温度变化规律并提出了轨道板表面最高温度的预估模型。虽然已有大量的关于无砟轨道的温度监测试验和数据分析，但是这些试验的监测工点多处于太阳辐射和日平均温度不高的地区，无砟轨道在气温超过40 ℃的极端高温天气下的温度监测数据和分析仍然较少。本文拟以CRTSⅡ型板式轨道为研究对象，在气温超过40 ℃的地区开展无砟轨道温度监测试验，实时监测无砟轨道温度和气象资料，分析极端高温天气下无砟轨道的温度分布特性，提出依据气象资料计算轨道板表面温度的经验公式，为进一步完善现有规范中无砟轨道温度荷载的取值提供理论依据和数据支撑。

1 无砟轨道温度监测试验概况

根据传热学原理，物体的热传递主要有传导、对流、辐射3种方式[10]。轨道板表面主要存在的热传递方式有热对流和热辐射两种。热辐射主要来自太阳辐射，而影响对流换热的主要因素是风速和气温[11]。试验中将太阳辐射、风速和气温3个因素同轨道结构温度一起同步监测。

1.1 监测工点气象资料

为获得极端高温天气下轨道板的温度分布特性，选择上海市南翔动车段试验场(东经121.31°，北纬31.29°，海拔4.2 m)作为本监测试验工点，上海地区属亚热带季风气候，雨热同期，夏季日照较为充足。如图1所示，2017年7月15日至2017年7月29日15 d内，该试验场所在地太阳辐射和气温均较高，太阳辐射最高可达1 000 W/m2，气温最高可达42 ℃，且存在较大昼夜温差，而该地区夏季风速较低，平均为1.2 m/s，不利于轨道结构降温。

图1 南翔动车段试验场气象资料

1.2 测试方案

试验以Ⅱ型板式轨道为研究对象，在轨道结构中埋入温度传感器测试温度，同时在轨道板旁边安置气象站同步监测气象数据，将采集到的温度和气象数据传输至电脑并通过无线技术进行传输和在线监测，如图2所示。试验数据采集从2017年7月开始。

图2 试验场地

轨道结构总共布置10个温度测点，如图3所示，在轨道中心处(B截面)沿垂向布置6个测点，6个测点的位置依次为轨道板表面、轨道板中部、轨道板底面、支承层中部、支承层底部和路基层中部。在轨道两侧(A截面和C截面)沿垂向各布置2个测点，2个测点的位置依次为轨道板中部、支承层中部。

图3 轨道板测点布置(单位：mm)

温度传感器采用测量精度高，稳定性较好，测试范围较大的热电阻传感器。该传感器量程为-20～80 ℃，测量精度为±0.1 ℃。采用全智能化的数据采集系统将数据传输至电脑，采样间隔30 min。采用无线气象站实时自动监测工点所处环境的气象数据。选取具有代表性的数据(2017年7月18日至2017年7月27日)进行分析。

2 轨道结构温度分布特性

2.1 轨道结构温度随时间的分布特性

截面B处于轨道结构中部，相对于截面A、C受外界环境影响较小，测得的数据更加稳定，因此选取B截面测点的数据作为分析对象。排除雨天对轨道板温度的干扰，选取7月21日的温度数据进行分析。轨道板温度变化规律如图4所示。

图4 轨道板温度变化规律

由图4可得如下结论。

(1)7月21日气温达到40 ℃，为高温天气，轨道板温度与气温具有相同的变化趋势，轨道板全天范围内整体温度较高。在日间，轨道板从外界吸收热量，轨道板表面温度高于板底面温度，表面温度最高可达到60 ℃；在夜间，轨道板由内向外散发热量，板底面温度高于表面，板底面温度仍保持在40 ℃左右。

(2)由于混凝土传热性能较差，导致了轨道板温度最大峰值随测点深度增加而出现滞后现象。极端高温天气下，轨道板表面温度最大峰值出现在14：00左右，轨道板底面温度最大峰值出现在19：00左右，板底温度最值滞后板面约5 h。

2.2 轨道结构温度随深度的分布特性

根据气象资料，选取10 d内平均气温最高的7月21日的温度数据为例进行分析，如图5所示。

图5 轨道结构不同深度处的温度分布

由图5可得如下结论。

(1)在极端高温天气下，当气温达到40 ℃时，轨道板上下表面会产生较大的温差，最大正温差出现在14：00左右，约为18 ℃，最大负温差出现在05：00左右，约为-7 ℃。

(2)轨道结构温度沿垂向呈非线性分布且不同深度的非线性程度不同。在距轨道结构表面0.3 m内，温度受气象因素的影响较大，轨道结构温度呈显著的非线性分布；在距轨道板表面0.3 m以下时，温度受气象因素的影响较小，温度分布接近线性分布。

3 轨道板表面温度与气象参数回归分析

3.1 线性回归分析方法介绍

线性回归分析是根据因变量与一个或多个自变量间的相关关系建立线性回归方程进行预测的方法。其具体步骤为：首先分析样本数据建立线性回归模型如式(1)；然后将样本数据代入式(1)，应用最小二乘法估计待回归参数值，得到回归方程；最后对回归方程进行检验，工程中主要检验回归方程的决定系数R2，R2值越接近1，表明回归方程的相关性越好。

(1)

式中y——因变量；

xi——第i个自变量(i=1，2，…，n)；

n——自变量个数；当n=1时，式(1)为一元线性回归模型，当n>1时，式(1)为多元线性回归模型；

ai，b——待回归参数。