본 논문에서는 횡압으로 곡선추종성을 판단하였고, 주행안전성은 윤중감소율 및 윤중과 횡압의 비율인 탈선계수로 평가하였다. 고출력 신형 전기기관차의 곡선추종성 및 주행안전성 평가한 결과, 탈선계수는 시험축이 열차의 앞쪽에 위치할 때가 뒤쪽에 위치할 때보다 크게 나타났으며, 탈선계수의 최대값은 경부선 상행선에서 0.572로 나타났다. 횡압은 곡선 선로가 많은 구간에서 크게 발생하여 주행속도보다는 곡선반경에 비례하는 것으로 나타났으며, 최대 축당 횡압은 태백선에서 77.6 kN 까지 발생하였다. 윤중감소율은 영동선에서 47.6 %까지 발생하였다. 최고속도에서의 주행안전성과 최소곡선반경에서의 곡선통과성능이 요구하는 기준을 만족하였다.
본 연구는 고속열차가 개활지와 터널을 운행할 때, 풍압과 교행 등에 의한 외력이 차량에 가해질 때 고속열차의 주행안정성에 대해 고찰하기 위하여 진행되었다. 고속열차 교행에 의한 외력이 없을 때, 400 km/h 속도로 주행 시 8량 1편성의 고속열차의 주행안정성을 검토한 결과 윤중 감소량, 횡압, 탈선계수는 국내 법규인 고속철도차량 기술기준의 주행 안전 부분을 만족하였다. 선로중심 간격 4.6 m일 경우 터널 내, 개활지 강풍이 없을 때 고속열차 교행에 의한 외력의 영향은 차체의 횡가속도에 조금 영향을 주나 윤중 감소율, 횡압, 탈선계수에는 크게 영향이 없고, 고속철도차량 기술 기준에서 허용하는 기준치 이내였다. 선로중심 간격이 4.6~5.0 m이고, 열차가 400 km/h로 주행 시 개활지 강풍 20 m/s 및 교행에 의한 외력이 있을 때 윤중 감소율, 횡압 및 탈선계수는 허용치 이내이고, 강풍 30 m/s 및 교행에 의한 외력이 있을 때 윤중 감소율 및 횡압은 허용치를 초과하고, 탈선계수는 허용치 이내였다. 이 결과로 400 km/h급 고속열차는 풍속이 20 m/s 정도까지 안전하게 운행할 수 있으며, 풍속이 30 m/s에서는 감속 운행이 이루어져야 할 것으로 예측되었다.
나달식 등 한쪽 차륜과 레일의 접촉력에 기반한 기존 탈선계수식으로는 열차 주행 시 여러 가지 요인에 의해 발생하는 다양한 유형의 탈선을 이론적으로 예측하기 어렵다. 이를 보완하기 위하여 개발된 단일윤축 탈선계수는 타고오름탈선, 미끄러져오름 탈선, 전복탈선 및 이들의 복합유형 탈선을 잘 예측할 수 있고, 접촉부 마찰계수, 플렌지 각 등 기존의 탈선계수식에서 고려하던 기계적 인자뿐만 아니라 윤중감소/증가, 궤간, 차륜직경, 축상 베어링 위치 등 다양한 탈선영향인자들도 고려할 수 있다. 본 논문에서는 단일윤축 탈선계수식으로 이러한 다양한 탈선영향인자들을 고려하여 기존의 나달식, 바인스톡 식 등으로 구할 수 없었던 탈선현상을 분석한다. 마지막으로 동역학 시뮬레이션을 이용하여 이론적인 단일윤축 탈선계수식 결과들의 타당성을 입증한다.
The railroad is a means of large transportation which has many latents such as a safety and a regularity. That is a results from various confidential performance tests and evaluations of the system. The railroad system consist of various subsystems - vehicle, power supply, signal, communications, track structures, operations, etc. Among them, as an item of safety evaluation there is a measurement of wheel/rail force, so called a measurement of derailment coefficient. This is a very important item because a derailment of a train will bring about a big accident. Especially it is more important in high speed rail of which operation speed is over two times as fast as existing rail. In this paper, it is introduced to preprocess the wheelset for measuring wheel/rail force of high speed rail, such as to treat a measuring wheelset, its finite element analysis, adhesion of strain gauges and static toad test, running test result of main line.
For the safety of railway, it should be evaluated for the running safety by measuring the derailment coefficient. Although railway has run the fixed and maintained rail, some of railway is derailed. This report shows the results that performed the static load test, wheelset manufacturing for test, main line running test on the basis of the derailment theory and experience. It is executed main line test into more than 80km/h for estimating the curving performance and running safety of Gwangju EMU. As the test results, could confirm the curving performance and running safety of Gwangju EMU from the results of the wheel unloading, lateral force, derailment coefficient etc. Derailment coefficient was less than 0.8, and lateral force allowance limit and wheel load reduction ratio were enough safe.
본 논문에서는 단일윤축 탈선이론을 적용하여 측풍 조건에서 주행 중인 철도차량의 탈선을 예측하는 방법을 제시하였다. 기존 연구에서는 측풍에 의한 탈선은 모두 전복탈선이라고 가정하여 탈선 예측 이론을 개발하였다. 그러나 이러한 가정은 특수한 주행조건하에서 차륜 타고오름 탈선의 가능성을 무시하고 있다. 또 기존의 측풍 탈선 이론은 주행 중 발생하는 차륜-궤도 사이의 마찰력, 동적상호작용과 같은 주행조건이 탈선에 미치는 영향을 고려할 수 없었다. 본 논문의 방법은 차륜-궤도 사이의 동적 영향, 횡가속도 및 켄트 영향, 측풍 영향 등을 동시에 고려할 수 있었다. 본 이론의 결과를 기존 이론 및 시뮬레이션 결과와 비교하여 타당성을 검증하였다.
Computer simulation is essential to design the suspension elements of railway vehicle. By computer simulation, engineers can assess the feasibility of the given design factors and change them to get a better design. But if one wishes to perform complex analysis on the simulation, such as railway vehicle dynamic, the computational time can become overwhelming. Therefore, many researchers have used a surrogate model that has a regression model performed on a data sampling of the simulation. In general, metamodels(surrogate model) take the form y($\chi$)=f($\chi$)+$\varepsilon$, where y($\chi$) is the true output, f($\chi$) is the metamodel output, and is the error. In this paper, a second order polynomial equation is used as the RSM(response surface model) for high speed train that have twenty-nine design variables and forty-six responses. After the RSM is constructed, multi-objective optimal solutions are achieved by using a nonlinear programming method called VMM(variable matric method) This paper shows that the RSM is a very efficient model to solve the complex optimization problem.
Computer simulation is essential to design the suspension elements of railway vehicle. By computer simulation, engineers can assess the feasibility of a given design factors and change them to get a better design. But if one wishes to perform complex analysis on the simulation, such as railway vehicle dynamic, the computational time can become overwhelming. Therefore, many researchers have used a mega model that has a regression model made by sampling data through simulation. In this paper, the neural network is used a mega model that have twenty-nine design variables and forty-six responses. After this mega model is constructed, multi-objective optimal solutions are achieved by using the differential evolution. This paper shows that this optimization method using the neural network and the differential evolution is a very efficient tool to solve the complex optimization problem.
For the safety of railway, it should be evaluated for the running safety by measuring the derailment coefficient. Although railway has run the fixed and maintained rail, some of railway is derailed. This report shows the results that performed the static load test, main line running test on the basis of the derailment theory and experience. It is executed main line test into more than 90km/h for estimating the curving performance and running safety of depressed center flat car of 3-axle bogie. As the test results, could confirm the curving performance and running safety of depressed center fiat car of 3-axle bogie from the results of the wheel unloading, lateral force, derailment coefficient etc. Derailment coefficient was less than 0.6, and lateral force allowance limit and wheel load reduction ratio were enough safe.
Computer simulation is essential to design the suspension elements of railway vehicle. By computer simulation, engineers can assess the feasibility of given design variables and chance them to get a bettor design. Even though commercial simulation codes are used, the computational time and cost remains non-trivial. Therefore, malty researchers have used a mesa model made by sampling data through simulation. In this paper, four mesa-models for each index group such as ride comfort, derailment Quotient, unloading radio and stability index, are constructed by use of neural network. After these meta models are constructed, multi-objective optimization are achieved by using the differential evolution. This paper shows that the optimization of design variables using the neural network model is very efficient to solve the complex optimization Problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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