En esta tesis se abordan varias facetas de la interacción dinámica vertical entre los vehículos ferroviarios y la vía mediante modelos matemáticos, desde una doble vertiente, probabilística y funcional. Su objetivo consiste en ofrecer una descripción altamente representativa y fiable de dicha interacción, menos supeditada a las limitaciones de la información previa disponible que suelen afectar al rendimiento de las herramientas computacionales actuales.
Para ello, en primer lugar, se plantean y validan varios modelos numéricos convenientemente codificados en el dominio del tiempo y de la frecuencia. Su estructura facilita la introducción del sistema de suspensión como factor clave para explicar la respuesta dinámica del material móvil. A continuación, se compilan y someten a análisis los resultados de una secuencia de simulaciones cuidadosamente planificada. De este modo, por una parte, se han podido identificar las distribuciones de probabilidad que mejor reproducen la variabilidad del comportamiento vertical de los vehículos. Por otra, se han ajustado sendos modelos regresivos entre ciertas variables representativas de dicho comportamiento y varios parámetros constructivos característicos del material rodante. El conjunto de ambas aportaciones, además de novedoso, puede ser de gran utilidad en evaluaciones predictivas sobre múltiples aspectos de la dinámica ferroviaria.
This Ph. D. Thesis addresses several issues of the vertical train-track dynamic interaction through mathematical models, from a probabilistic and functional point of view. Its purpose is to feature a highly representative and reliable description of such interaction, less subjected to the limitations of the previous available data which often affect the performance of the current computational tools.
To achieve this goal, firstly different numerical models conveniently encoded in the time and frequency domain are proposed and validated. Their structure facilitates the introduction of the suspension system as a key factor to explain the dynamic response of the rolling stock. Then, the outcomes of a carefully planned sequence of simulations are compiled and analyzed. Thereby, on one side, it has been possible to determine the probability distributions that best fit the variability of the vertical dynamic behavior of the vehicles. In addition, several regression models between certain representative variables of such behavior and various vehicle characteristic building parameters have been adjusted. All these contributions can be novel and useful in the predictive assessment of many aspects within railway dynamics.
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