본 논문은 기존 전동차의 자동운전(ATO : Automatic Train Operation)시 발생되는 승차감 저하의 원인을 분석, 제어패턴의 수정을 통한 승차감 성능 향상에 관한 것이다. 인천지하철 1호선을 중심으로 전동차에 적용된 자동열차운전 제어기의 특성, 주행제어 원리, 거리 및 속도의 산출 방법을 제시하고 기존의 ATO 제어패턴을 분석한다. 분석을 통하여 기존 운전제어장치에서 산출된 제어패턴을 승차감 관점에서 재조명하고 주행시 고려되는 선로 환경에 대한 조건을 충족시키면서 승차감 결정의 핵심요소인 가가속도(Jerk)의 주행 특성을 최적화하여 향상된 승차감 성능을 갖는 제어패턴을 산출하였다. 도출되는 결과의 입증을 위하여 제어 패턴을 시뮬레이션하고 현차를 이용하여 본선 주행시험을 실시한 후 그 결과를 승차감의 관점에서 기존 제어패턴시의 결과 값과 비교, 분석하였다.
This paper deals with the dynamic simulation method for analysis of driving characteristics of aircraft and towing vehicles (TUG) on carrier vessel in wave motions. For prompt deployment in a short period of time, optimization of the movement of carrier aircraft becomes a major issue. In this regards, strategy studies using real-time simulation technology and optimal decision-making technologies are being conducted. In the present work, the dynamic characteristics of carrier aircraft and TUG connected by towbar or towbarless mechanism were investigated by means of multi-body dynamics model. Meanwhile, for real-time simulation, Dugoff's model of tire loads calculation was adopted. Through comparative analysis it was confirmed that the similarity of results between the multi-body contact model and the tire load calculation model can be achieved by coefficients tuning.
본 연구에서는 가속주행소음 (pass-by noise) 시험을 측정할 때 차량 각 부분에서 발생하는 소음 기여율을 산정하고자, 그 선행연구로 정지 차량의 좌우 측면에서 음향 인텐시티 방법을 이용하여 근접 방사소음 특성을 연구하였다. 가속주행소음 측정구간의 엔진 회전수 대역인 2,800 rpm과 3,200 rpm으로 구분하여 시험차량 중심축 선을 기준으로 7.5m 떨어진 지점에서 음압을 측정하여 주파수별 지향특성을 해석하였다. 이 결과는 차량 소음 저감에 응용할 수 있다.
현재 국내에서의 견인전동기 개발현황은 직류전동기는 655kw, 교류전동기는 210kw정도이며, 주행속도가 200km/h이상인 고속에 적용되는 1,000kW급 이상 유도전동기 기술은 한국형 고속전철이 국내에서는 최초이다. 최고 주행속도 300km/h급의 고속전철용 1,130kW 동기전동기에 대한 제작 및 시험기술만을 프랑스에서 이전 받아 유도전동기를 제작하였다. 고속철도 차량용 견인전동기는 한정된 공간에 취부되어야 함으로 경량화가 필수적이다. 또한 전력기기에 대한 에너지 고밀도화가 가능해야 함으로 열적 특성에 대한 분석이 체계적으로 이루어져야 한다. 본 연구를 통해 외기 온도, 주행 속도 및 운행 시간에 따른 견인전동기의 온도 특성 변화를 살펴봄으로써 고속전철용 견인전동기의 고정자 온도 특성을 확인할 수 있었다.
현재 국내에서의 견인전동기 개발현황은 직류전동기는 655kW, 교류전동기는 210kW정도이며, 주행속도가 200km/h이상인 고속에 적용되는 1,000 kW급 이상 유도전동기 기술은 한국형 고속전철이 국내에서는 최초이다. 최고 주행속도 300km/h급의 고속전철용 1,130kW 동기전동기에 대한 제작 및 시험기술만을 프랑스에서 이전 받아 유도전동기를 제작하였다. 고속철도 차량용 견인전동기는 한정된 공간에 취부되어야 함으로 경량화가 필수적이다. 또한 전력기기에 대한 에너지 고밀도화가 가능해야 함으로 열적 특성에 대한 분석이 체계적으로 이루어져야 한다. 본 연구를 통해 외기 온도, 주행 속도 및 운행 시간에 따른 견인전동기의 온도 특성변화를 살펴봄으로써 고속전철용 견인전동기의 고정자 온도 특성을 확인할 수 있었다.
유산소성 운동수행능력의 필드테스트로 대표되는 셔틀런 테스트와 요요테스트를 최대산소섭취량 및 다른 주행테스트들과 비교 검토함으로써 대학 축구선수들의 심폐지구력을 평가하는 유효한 필드테스트를 제안하는 것을 목적으로 하였다. 셔틀런 테스트는 휴식구간이 없이 지속적으로 달려야 하는 반면 요요 테스트의 경우 휴식구간이 설정되어 있어 휴식기를 활용하여 컨디션을 조절하며 주행한다는 특성이 있다. 따라서 요요테스트는 주행과 회복을 반복하는 간헐적 운동을 주로 하는 축구선수들의 종목 특성을 고려한 심폐기능 평가 시 보다 효율적인 현장검사로 활용될 수 있을 것이다.
한글초록은 기존선 고속화의 여러 대안 중 선로의 직 복선화 및 신선 건설에 의한 기존철도의 고속화는 시간단축 효과나 선로용량 증대의 폭은 크지만 막대한 투자 재원이 소요된다. 이에 비해 기존선을 그대로 사용하면서 속도를 향상하기 위해 선형개량 및 준고속 틸팅열차의 투입은 기존 인프라를 이용함으로서 보다 경제적이며 실용적이라는 장점이 있다. 하지만, 틸팅열차의 경우 기존열차와는 주행 메카니즘이 다르기 때문에 주행 안전성을 확보하기 위해서는 기존에 부설되어 있는 궤도노반의 성능평가가 선행되어야 한다. 또한 열차주행에 따라 발생하는 노반의 침하는 궤도틀림이나 열차의 탈선 등을 유발할 수 있으므로 틸팅열차 주행에 의해 발생하는 궤도 부담력에 따른 노반의 거동 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 현장계측을 통해 틸팅열차의 기존선 주행속도별(120~180km/h) 주행안전성과 노반성능을 평가하였다. 모든 주행속도에서 탈선계수와 윤중감소율 허용한계치를 만족하였으며, 또한 노반성능 면에서는 기존 운행 고속열차(KTX)에 비하여 작은 노반응답(노반압력, 노반침하, 노반진동가속도)을 보였다. 이러한 계측 결과를 기반으로, 기존열차와 혼용 투입될 틸팅열차는 본 연구의 계측대상 노선과 동일한 성능수준의 궤도노반에서는 최고운영속도(180km/h)에서 안전한 주행이 가능할 것으로 판단된다.
도로를 주행하는 차량이 강풍구간을 지날 때 바람에 의한 횡력으로 경로를 벗어나 추돌사고를 일으킬 수 있다. 또한 높은 풍속에서는 차량이 전도하면서 대형 사고를 유발할 수 있다. 본 연구에서는 우선 횡풍에 의한 차량의 경로이탈과 전도에 대한 해석 매카니즘을 고찰하였다. 그리고 차량의 횡풍 위험도를 파악하기 위해 승용차와 트럭 등 10종의 대표 차량에 대한 위험도 해석을 실시하였다. 또한 횡풍 위험도가 차량의 주행속도와 특성 등에 따라 많은 편차가 있으며, 편차 발생 원인을 분석하였다. 본 연구 결과는 강풍이 잦은 도로환경에서 주행안전성 확보 방안을 마련하기 위한 기초자료로 활용 가능할 것이다.
본 논문에서는 무한원점의 특성과 단일 비젼 시스템을 이용하여 자율 주행을 위한 GPS 위치 데이터 보정법을 제안한다. 실제 도로를 약 60 km의 거리를 주행하며 제안한 방법에 적용한 주행실험 결과를 제시하였다. 제안하는 방법은 직선도로의 환경에서 GPS 위치 오차론 최소 약 53% 이상 감소시켰고, 거리로는 0.5m 이내로 추정되었다. 그러나 곡선도로와 직선이 아닌 산악도로 등의 도로환경에서 정확도를 판별하기 어려운 관계로 직선도로에서의 오차만을 제시하였다.
This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autonomous vehicle, not only safety control issue but also imitating human driving maneuver is important. Driving data analysis in lane change situation has been usually dealt with ego vehicle information such as longitudinal acceleration, yaw rate, and steering angle. For this reason, developing safety index according to surrounding vehicle information based on human driving data is needed. In this research, driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and RT-GPS sensors. By analyzing human driving pattern in lane change maneuver, safety index that considers both ego vehicle and surrounding vehicle state by using relative velocity and longitudinal clearance has been designed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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