This study presented a model predictive tracking control algorithm of autonomous truck based on object state estimation using extended Kalman filter. To design the model, the 1-layer laser scanner was used to estimate position and velocity of the object using extended Kalman filter. Based on these estimations, the desired linear path for object tracking was computed. The lateral and yaw angle errors were computed using the computed linear path and relative positions of the truck. The computed errors were used in the model predictive control algorithm to compute the optimal steering angle for object tracking. The performance evaluation was conducted on Matlab/Simulink environments using planar truck model and actual point data obtained from laser scanner. The evaluation results showed that the tracking control algorithm developed in this study can track the object reasonably based on the model predictive control algorithm based on the estimated states.
고속열차의 공기저항 저감을 위해 KTX-산천의 구성요소별 공기저항을 상세하게 분석하였다. 전체 공기저항의 약 42.9%는 동력차(선두차, 후미차)에서 그리고 약 10.1%는 대차에서 유발되는 것으로 나타났다. 전두부의 공기저항 저감을 위해 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno 기법을 이용한 전두부 최적설계를 수행하였다. 그리고 차체 공기저항 저감을 위해 동력차 형상 변화 및 대차커버를 적용하였다. 공기저항 저감을 위해 최적설계된 편성열차의 공기저항은 KTX-산천 대비 약 15.0% 저감되었으며, 주행저항은 속도 350km/h에서 약 12% 감소될 것으로 예상된다.
선형동기전동기(이하 LSM)를 기반으로 하는 자기부상열차의 경우 부상전자석의 대응면이 LSM의 고정자로 요철 형상을 가지고 있기 때문에 주행 시 부상력이 급변동하는 특징이 있다. 특히, LSM을 이용하는 초고속 자기부상열차의 경우, 고속주행을 위해 부상전자석을 대차에 직접 채결하는 방식을 채택하는데 이러한 체결방식 때문에 인접한 부상전자석들간의 운동 간섭이 심하여 대차에 피치운동이 심하게 발생한다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 본 논문에서는 피치운동을 반영한 자기부상제어를 소개한다. 제안하는 부상제어는 개별 부상 전자석의 부상공극을 일정하게 유지시켜 줄 뿐만 아니라 인접한 부상전자석들간의 상대운동을 저감하는데 큰 효과가 있다. 제안한 개념을 시험용 자기부상열차에 적용하여 그 효용성을 검증한다.
본 연구는 실시간으로 원격제어가 가능한 무인소방 시스템을 제안한다. 안전지대에 위치한 조종자가 화재현장에 투입된 무인 소방대차를 무선통신으로 원격조종함으로서 재난 및 긴급 상황에 신속하고 안전한 방재 작업을 진행할 수 있다. 이를 위하여, 소화전에 연결되어 고압으로 살수 작업이 가능한 무인 소방트럭에 대하여 제안하고, 이를 시제품으로 개발 하였다. 또한 LTE통신 상황에서 서로 다른 영상형식에 따른 시간지연과 FPS를 정량화하여, 효과적인 실시간 원격 조종 시스템에 대하여 제안하였다. 제안된 시스템의 검증을 위하여, 안전지대의 조종자와 무인소방대차를 3km 떨어진 곳에 위치시키고 주행테스트를 진행하였다. 무인소방대차를 LTE통신을 통하여 접속하고, 영상과 모션을 조종자에게 전달하여 평균 120msec의 시간지연으로 주행 테스트한 실험 결과를 제시한다.
궤도틀림은 철도차량의 주행거동에 영향을 미치는 중요인자 중 하나이다. 따라서, 적정한 승차감 및 주행안전성 확보를 위해서는 궤도틀림과 차량거동과의 상관관계를 규명하고 적정한 궤도틀림 관리방안을 마련하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 궤도틀림 중 경부고속선에서 궤도정정작업 중에서 가장 많은 보수 비중을 차지하고 있는 고저틀림과 KTX 주행거동과의 상관관계를 조사하고자 고저틀림의 파장과 진폭을 매개변수로 차량주행해석을 수행하였다. 탈선계수, 횡압, 대차 횡가속도, 차체 연직 및 횡가속도 등의 KTX 차량거동에 대한 수치해석 결과분석을 통하여 고저틀림의 진폭 및 파장이 KTX 차량의 주행거동에 미치는 영향을 분석하였다.
철도차량의 대차는 열차 주행을 위한 핵심적인 장치이다. 철도차량의 대차에서 피로결함은 운행 중 기대되지 않거나 과도한 하중, 용접결함, 재료 결함 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 철도차량의 사고를 방지하기 위해서 차체-대차연결부의 손상을 검출하고 발생 결함에 대한 정확한 평가가 요구된다. 이러한 철도차량의 차체-대차 연결부는 초음파 비파괴 검사를 통하여 건전성을 확보하고 있으나 결함 발생에 대한 학습기법을 이용한 판정방법이 필요하다. 최근 미세한 결함이나 유사한 결함을 높은 인식율로 검출하기 위하여 딥러닝 기법에 관한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 철도차량의 차체-대차 연결부의 결함 검출능력을 위하여 용접부의 인공결함 시편에 대하여 데이터베이스 구축하였으며. 웨지형 초음파 센서를 이용하여 차체-대차 연결부에 대한 비파괴 검사를 수행하였다. 부가적으로 인적오류를 최소화하기 위하여 결함판단 학습기법인 합성곱 신경망기법(Convolutional Neural Network)을 적용하였다. 그 결과 합성곱 신경망기법 기법을 이용하여 철도차량의 차체-대차 연결 용접부의 균열을 99.98%이상 균열성 결함으로 판별할 수 있었으며 철도차량 차체-대차 연결부의 비파괴검사시 본 연구의 기술이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
다수의 승객을 운송하는 도시철도 전동차는 도시 철도교통시스템의 핵심이다. 따라서 차량의 동적성능이 확보가 차량 안전 확보 및 승객서비스 차원에서 선행되어야 한다. 철도차량의 진동, 승차감과 같은 동적거동은 현가시스템 구조 및 현가요소에 따라 크게 영향을 받는다. 철도차량의 현가시스템은 윤축과 대차간 1차현가시스템, 대차와 차체간 2차현가시스템으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 국내에서 운용되고 있는 전동차 현가구조에 따른 전동차의 동적거동에 대하여 분석하고자 한다. 현가구조가 상이한 2종류의 전동차에 대하여 실제 선로에서 동일 주행조건으로 주행시험을 수행하였으며 차량의 진동을 계측하였고 진동과 승차감, 진동감쇠율과 같은 동적거동 특성을 분석하였다. 시험결과, 차체 진동성능은 좌우방향은 B대차가, 상하방향은 A대차가 상대적으로 우수하게 나타났다. 승차감은 전반적으로 A대차가 B대차에 비하여 우수하게 나타났다. 진동감쇠율을 보면, 1차현가시스템은 고무스프링이 적용된 A대차에 비하여 코일스프링이 적용된 B대차의 진동감쇠 성능이 우수하며 2차현가시스템은 코일스프링에 비하여 공기스프링이 적용된 A대차의 진동감쇠 성능이 우수하다. 본 논문의 결과는 향후 철도차량 신차 설계 과정에서 현가구조 설계 및 현가요소 선정 시, 유용한 자료로 활용될 것이라 기대된다.
선형탄성파괴역학을 적용하여 균열이 발생한 변동하중하의 철도차량 대차틀에 대한 균열성장속도를 예측하였다. 이를 위하여 철도차량 대차틀의 균열발생사례를 분석하여 취약부위를 파악하였으며, 영업노선에서의 실동하중 측정과 구조해석을 통한 정하중 계산으로 대차틀 취약부에서 운행 중 받는 총 하중이력을 생성하였다. 총 하중이력에서 균열닫힘을 고려한 유효하중이력을 계산하였으며, 취약부 3곳에서 균열성장속도를 예측하고 일본에서 측정한 균열진전 사례와 비교하였다. 해석결과 초기길이 40mm의 균열이 급속한 균열성장을 일으키기까지는 약 50만km의 주행거리가 필요하며 이는 약 3.8년의 운행기간에 해당하므로 도시철도의 유지보수기간을 고려하면 임계균열로 도달하기 전에 충분히 감지할 수 있을 것으로 생각된다.
공기 저항이 적은 아진공 상태의 튜브 안을 주행함으로써 초고속주행이 가능한 캡슐트레인은 부상 공극이 커서 인프라 건설 비용 절감에 유리한 초전도 유도 반발식 부상을 채택하고 있다. 초전도 유도 반발식 부상은 부상 공극을 크게 할 수 있고, 별도의 공극 제어가 필요 없는 장점이 있는 반면, 공극 변동량이 크고 부상력에 댐핑 특성이 작기 때문에 차량의 주행 안정성 및 승차감이 악화 될 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서는 차량의 주행 동특성에 기반한 주행안정화장치를 설계하고 적용하여야 한다. 본 연구에서는 캡슐트레인의 동특성을 모사하고 주행안정화장치의 성능을 사전에 검토할 수 있는 1/10 스케일의 축소형 시험장치를 개발하였다. 시험장치는 대차의 모션을 구현할 수 있는 6 자유도 스튜어트 플랫폼, 주행안정화장치가 적용된 2차 현가장치 및 차체로 구성되어 있다. Jaschinski가 제안한 동특성 상사 법칙에 따라 축소 시험장치를 제작하였고, 가이드웨이 불규칙도와 부상 강성이 반영된 대차 모션 구현 알고리즘을 적용하였다. 제작된 시험장치를 이용한 실험을 통해 얻어진 결과와 수치해석 결과와의 비교를 통해 시험장치의 성능을 검토하였다.
As freight traffic becomes heavier, the high speed of existing freight cars is essential, instead of the construction of a new railway. The high speed can be achieved by the modifications of freight bogie design. In this paper, an analytical model of freight bogie is developed to decide the critical speed. The dynamic responses of the analytical model are compared with the experimental data from a running test of freight bogie and showed good agreements between them. The analytical model is used to find the design of freight bogie. The parameter studies show that the reduction of wheelset mass ratio and the increase of the axle distance of freight bogie can increase the critical speed, but the primary lateral stiffness has little effects on the critical speed. And this study also shows that smaller wheel conicity deteriorates the running safety of freight car, which means that the overhauling of the wheel of freight bogie should be done regularly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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