1.一种多结构数据驱动的车轮扁疤定量识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种多结构数据驱动的车轮扁疤定量识别方法，其特征在于，基于实测镟后车轮表面不平顺数据与理想扁疤车轮磨耗数据的叠加，构建不同车轮扁疤尺寸下的扁疤车轮不圆数据集，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种多结构数据驱动的车轮扁疤定量识别方法，其特征在于，车辆-轨道刚柔耦合动力学仿真模型的构建方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种多结构数据驱动的车轮扁疤定量识别方法，其特征在于，对所述仿真轴箱振动加速度数据进行切片采样，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种多结构数据驱动的车轮扁疤定量识别方法，其特征在于，对所述仿真轴箱振动加速度数据进行切片采样并进行时域、频域和时频域处理，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种多结构数据驱动的车轮扁疤定量识别方法，其特征在于，构建多输入卷积神经网络模型，具体包括：
7.根据权利要求1所述的一种多结构数据驱动的车轮扁疤定量识别方法，其特征在于，构建多输入卷积神经网络模型，具体包括：
8.根据权利要求1所述的一种多结构数据驱动的车轮扁疤定量识别方法，其特征在于，不同的样本输入形式包括单独样本特征和组合样本特征；
9.根据权利要求1所述的一种多结构数据驱动的车轮扁疤定量识别方法，其特征在于，使用所述训练集和测试集对构建的多输入卷积神经网络模型分别进行训练和测试，具体包括：
10.一种多结构数据驱动的车轮扁疤定量识别系统，其特征在于，所述系统包括：