Assessment of track load bearing capacity by data mining methods

Abstract

Radan kuormituskestävyydellä kuvataan radan rakennekokonaisuuden kykyä vastustaa toistuvasta kuormituksesta johtuvia pysyviä muodonmuutoksia. Radan kuormituskestävyydelle ei ole vakiintunutta määritelmää tai yksikköä, eikä siihen vaikuttavista tekijöistä tai niiden välisistä vaikutussuhteista ole paljon tietoa. Radasta on paljon mittausdataa, joka kuvaa erilaisia ominaisuuksia radan rakenteista. Dataa on vaikea tulkita ihmisvoimin sen määrän ja monimutkaisten vaikutussuhteiden vuoksi. Tässä diplomityössä radan mittauksista kertynyttä dataa on käytetty tiedonlouhinnassa radan kuormituskestävyyteen vaikuttavien tekijöiden selvittämiseksi. Tässä diplomityössä käytetty GUHA-tiedonlouhintamenetelmä tuottaa hypoteeseja, joita syötetty data tukee. GUHA on deskriptiivinen menetelmä, eli se kuvailee siihen syötettyä dataa, muttei tee siitä johtopäätöksiä tai ennustuksia. Hypoteesit ovat väittämiä tekijöiden vaikutussuhteista ja ne perustuvat säännönmukaisuuksiin datassa. Tiedonlouhinnassa radan kuormituskestävyyden indikaattorina käytettiin radan geometrian heikkenemisnopeutta. Geometrian heikkenemisnopeus perustuu radantarkastusmittausten korkeuspoikkeamasta lasketun tunnusluvun vuosittaiseen kasvuun. Suuri geometrian heikkeneminen viittaa huonoon ja pieni geometrian heikkeneminen hyvään kuormituskestävyyteen. Tiedonlouhintoja tehtiin kahdesta tutkimuskohteesta: Karjaa–Ervelä-väliltä ja Kouvola–Kotka-rataosalta. Tiedonlouhinnan perusteella tietyillä ominaisuuksilla, kuten suurella kosteudella ja taipuman varianssilla, on havaittu olevan vahvempi yhteys suureen geometrian heikkenemiseen kuin toisilla. Kaikilla ominaisuuksilla on kuitenkin jokin yhteys kaiken suuruiseen geometrian heikkenemiseen. Yleisluonteinen tulos tiedonlouhinnasta on se, ettei yksi haitallinen ominaisuus saa muuten hyvää rakennetta huonoksi, eikä yksi hyvä ominaisuus saa muuten huonoa rakennetta hyväksi. Tiedonlouhinnan potentiaali on merkittävä. Tässä diplomityössä tehty tiedonlouhinta keskittyy maarakenteiden vaikutuksiin radan kuormituskestävyyteen. Yhtä lailla voitaisiin kuitenkin louhia dataa esimerkiksi kiskoista tai turvalaitteista. Tärkeimpiä asioita tiedonlouhinnassa ovat datan laatu ja se, että tiedonlouhinta arvioi dataa oikein. Tiedonlouhinnassa huomattiin, että geometrian heikkenemisnopeuden potentiaali radan kunnon indikaattorina on myös merkittävä. Sen laskentaa ja laskennan taustateoriaa on kuitenkin vielä kehitettävä