张 渝，王 松，邱春蓉

（西南交通大学 物理科学与技术学院，成都 610031）

随着我国铁路的飞速发展，动车、客车、机车的开行数量、速度和载荷都迅速增加，对列车车轮的品质和质量状态提出了更高的要求。若不及时准确发现列车车轮问题，将给铁路运营带来安全隐患，给国家财产带来巨大损失[1]。因而，准确地预测列车轮对磨耗量，进行镟修判断，优化列车轮对镟修策略，对我国列车维修和铁路安全具有重要意义[2]。

列车轮对作为列车安全行走的关键部件，一直是国内外学者的研究热点[3]。Pradhan S 等人研究了印度铁路存在的轮对磨耗问题，并做出预测，但没有提出使用数理统计处理数据[4]；Pascual 等人通过对随机抽样的1 000 多个美国在役列车车轮磨耗进行统计分析，发现轮缘厚度与轮缘磨损的速率成正比[5]；王凌等人通过追踪轮对和镟修成本，研究列车运行成本以月为单位的计算方式，完善了经济镟修策略的评价手段[6]；杨志采用数理统计的方式，建立了轮径的正态模型，利用蒙特卡罗方法生成随机的轮径月磨耗量，仿真出镟修策略的生命周期和镟修次数[7]；徐文文[8]等人研究了地铁受电弓滑板的磨耗趋势并进行有效预测，节约了地铁的运营和维修成本，为动车的经济镟修提供了新的研究思路。

需要指出，数理统计模型的拟合度对于镟修策略仿真的正确性至关重要[9]。拟合度越低，数理统计的轮径模型与实际磨耗值偏差越大。在蒙特卡罗仿真中，使用轮径模型来随机生成当月的磨耗仿真值，随着仿真进行，轮对运用月数越多，离正确的镟修策略偏离越大。……