ИНТЕГРАЦИЯ ФИЗИЧЕСКОЙ НАГРУЗОЧНОЙ И СТАТИСТИЧЕСКОЙ ДЕГРАДАЦИОННОЙ МОДЕЛЕЙ ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ РЕСУРСА ВЕРХНЕГО СТРОЕНИЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ПУТИ ДЛЯ НОВЫХ УСЛОВИЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ

В современной практике управления ресурсом верхнего строения железнодорожного пути используются два принципиально различных подхода к прогнозированию: физическое моделирование с учётом проходов подвижного состава с дефектными колёсными парами и статистическое моделирование деградации пути с горизонтом до 15 лет. Указанные подходы развивались независимо и не имели методической связи, что ограничивало возможности прогнозирования для новых условий эксплуатации, не имеющих накопленного массива данных о деградации. В статье предложена методика двусторонней интеграции физической нагрузочной модели (микроуровень) и статистической деградационной модели Единой корпоративной автоматизированной системы мониторинга деградации инфраструктуры ОАО «РЖД» (ЕК АСУИ СДМИ, макроуровень). Интеграция осуществляется в двух направлениях: «снизу вверх» — вычисление коэффициента деградационной функции из физических параметров коэффициента эквивалентности и наблюдаемой доли дефектованных колёсных пар — и «сверху вниз» — уточнение физических параметров по накопленным данным диагностики эталонных участков. Для определения оптимального соотношения вкладов двух моделей применён принцип взвешивания по обратной дисперсии. Показано, что характеристическая длительность накопленных данных, при которой вклады физической и статистической моделей равноценны, составляет 3,5 ± 0,8 года: при меньших сроках накопления прогноз преимущественно физический, при больших — статистический. Апробация методики выполнена для четырёх участков Восточного полигона ОАО «РЖД» с обращением грузовых поездов массой 14 200 тонн. Среднее расхождение гибридного прогноза с фактическими данными составило 8–12 %, что превосходит точность отдельных моделей (15–25 % у статистической, 12–18 % у физической без калибровки). Предложенный подход существенно расширяет применимость прогнозирования ресурса верхнего строения пути для условий, где накопленный массив данных диагностики ограничен или отсутствует.

1. Коган А. Я. Динамика пути и его взаимодействие с подвижным составом. — М.: Транспорт, 1997. — 326 с.

2. Вериго М. Ф., Коган А. Я. Взаимодействие пути и подвижного состава. — М.: Транспорт, 1986. — 559 с.

3. Программная реализация расчётных алгоритмов методики прогноза деградации пути: материалы научно-технического совета. — М.: АО «ВНИИЖТ», апрель 2026 г.

4. Ададуров А. С. Дифференцированное нормирование межремонтного ресурса верхнего строения железнодорожного пути по силовому эквиваленту тоннажа с учётом фактического состояния грузового подвижного состава//— Транспорт РФ, 12/2026 (принята к публикации).

5. Ададуров А. С., Цомаев П. И., Подгребенный И. М., Иванов А. Н. Результаты моделирования воздействия колеса грузового вагона с двумя ползунами небраковочного размера на железнодорожный путь // Известия Петербургского государственного университета путей сообщения. — 2026. — Т. 23, вып. 2, C. 40-48

6. Ададуров А. С., Федорова В. И., Нерезков А. В., Суслов О. А. Достигнутый результат

7. Kogan A. Ya. Dynamics of the Track and Its Interaction with Rolling Stock. — Moscow: Transport, 1997. — 326 p.

8. Verigo M. F., Kogan A. Ya. Interaction of the Track and Rolling Stock. — Moscow: Transport, 1986. — 559 p.

9. Software Implementation of Calculation Algorithms for Track Degradation Prediction: Materials of the Scientific and Technical Council. — Moscow: JSC VNIIZhT, April 2026.

10. Adadurov, A. S. Differentiated rationing of the inter-repair resource of the upper structure of the railway track by the power equivalent of the tonnage, taking into account the actual condition of the freight rolling stock // Transport of the Russian Federation, 12/2026 (accepted for publication).

11. Adadurov, A. S., Tsomayev, P. I., Podgrebenny, I. M., and Ivanov, A. N. Results of modeling the impact of a freight car wheel with two non-rejected sliders on the railway track // Izvestiya of the St. Petersburg State Transport University. — 2026. — Vol. 23, issue 2, pp. 40-48

12. Adadurov A. S., Fedorova V. I., Nerezkov A. V., Suslov O. A. The achieved result

13. Miner M. A. Cumulative damage in fatigue // Journal of Applied Mechanics. — 1945. — Vol. 12. — P. A159–A164.

14. Hartung J., Knapp G., Sinha B. K. Statistical Meta-Analysis with Applications. — Hoboken, NJ: Wiley, 2008. — 264 p. (Глава 3 «Weighted estimators and inverse-variance weighting»).

15. Bernardo J. M., Smith A. F. M. Bayesian Theory. — Chichester: Wiley, 2000. — 586 p.

16. Cramér H. Mathematical Methods of Statistics. — Princeton, NJ: Princeton University Press, 1946. — 575 p. (Central limit theorem, Ch. 17).

17. Ададуров А. С., Суслов О. А. Идентификация дефектов пути с помощью устройства БУК // Путь и путевое хозяйство. — 2019. — № 4. — С. 17–19.

18. Ададуров А. С., Суслов О. А. Экспериментальные исследования цифровых акселерометров и систем обнаружения дефектов поверхности катания колёс подвижного состава на их основе // Техника железных дорог. — 2019. — № 3 (47). — С. 40–45.

19. Краснов О. Г. Прогнозирование износа и контактно-усталостной повреждаемости рельсов для условий интенсификации грузового движения: дис. … д-ра техн. наук: 2.9.2. — М.: РУТ-МИИТ, 2022.

20. Итоги производственно-хозяйственной деятельности путевого хозяйства за 12 месяцев 2025 года. Основные задачи на 2026 год: доклад Управления пути и сооружений ЦДИ ОАО «РЖД». — М., 4 марта 2026 г.

21. Распоряжение ОАО «РЖД» от 18.08.2023 № 766/р. Стратегия развития Центральной дирекции инфраструктуры ОАО «РЖД».

22. Концептуальная модель интегрированной платформы стратегического планирования и управления инфраструктурой ОАО «РЖД» М

23. Adadurov A. S., Suslov O. A. Identification of Track Defects Using the BUK Device // Track and Track Maintenance. 2019. No. 4. pp. 17-19.

24. Adadurov A. S., Suslov O. A. Experimental studies of digital accelerometers and rolling surface defects detection systems based on them // Railway engineering. — 2019. — № 3 (47). — Pp. 40-45.

25. Krasnov O. G. Forecasting of wear and contact-fatigue damage of rails for conditions of intensification of freight traffic: dis. ... Dr. of Technical Sciences: 2.9.2. — Moscow: RUT-MIIT, 2022.

26. Results of the track maintenance activities for the 12 months of 2025. Main tasks for 2026: report of the Department of Track and Structures of the Central Directorate of Operations of JSC Russian Railways. — Moscow, March 4, 2026.

27. Order of JSC Russian Railways dated 18.08.2023 No. 766/r. Development Strategy of the Central Directorate of Infrastructure of JSC Russian Railways.

28. Conceptual model of the integrated platform for strategic planning and management of infrastructure of JSC Russian Railways M