Celem pracy było zbadanie dynamiki pojazdów szynowych w warunkach uszkodzeń amortyzatorów zawieszenia pierwotnego i zbadanie możliwości ich wykrywania za pomocą sztucznych sieci neuronowych. W tym celu przeprowadzono dwa rodzaje analiz: analizę wstępną modelu pojazdu szynowego 1 DOF oraz analizę drugiego modelu porównawczego wagonu pasażerskiego w programie symulacyjnym wieloczłonowym MSC.Adams z wykorzystaniem pakietu VI-Rail. Sygnały przyspieszenia uzyskane w wyniku tej ostatniej analizy posłużyły jako dane wejściowe do sztucznej sieci neuronowej (ANN). Sieci SSN o różnej liczbie warstw ukrytych były w stanie wykryć uszkodzenia w przypadku wyuczonych uszkodzeń zawieszenia, jednak osiągana dokładność wynosiła w najlepszym przypadku poniżej 63%. Wyniki te można uznać za zadowalające, biorąc pod uwagę złożoność zjawisk dynamicznych zachodzących w układzie drgań pojazdu szynowego.