국내에 고속열차가 도입된 지 12년이 지났고, 국내기술로 개발된 KTX-산천도 운행한지 6년 정도 되었다. 호남선 고속철도의 개통으로 현재 국내 고속선로의 수송용량은 거의 포화상태가 되었고, 이에 따라 수송용량을 증대하기 위하여 열차의 운행속도를 높이는 연구 등 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 연구는 그 중 일부로 KTX-산천 고속열차의 운행속도를 350km/h로 높이기 위하여 열차의 임계속도를 향상시키기 위해 수행되었다. KTX와 KTX-산천 영업운행 차량에서 측정된 차륜마모 데이터를 이용하여 KTX-산천 편성 모델에 대한 동역학해석을 수행하였고, KTX-산천 영업차량에서 측정된 진동가속도 측정결과와의 비교를 통하여 해석결과의 타당성을 검증하였다. 고속열차의 운행속도 향상을 위하여 열차의 임계속도 향상을 목표로 대차 주요 현가장치 파라미터에 대한 최적화 연구를 수행하였다. 민감도 분석을 통해 최적화를 위한 주요 현가장치 파라미터를 선정하였고, 반응표면분석법에 의해 2차 회귀 모형 함수를 추정하였다. 2차의 목적함수를 최소화시키는데 있어서 효율적인 성능을 발휘하는 SQP 방법을 사용하여 최적화를 수행한 결과 KTX-산천의 임계속도가 9.4%정도 증가함을 확인하였다. 최적화된 현가장치 파라미터는 KTX-산천 영업속도를 300km/h에서 350km/h로 향상시키기 위한 신규대차 설계 시 반영될 예정이다.
열차 증수선 시설은 편성, 차량, 차체, 대차 등으로 구분하여 프로세스를 수행하게 되는데 각각의 수선 방법 및 프로세스가 상이하여 일반적인 수리적 기법으로 분석하는 것은 한계를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 열차중수선 시설의 시뮬레이션 모델링 및 분석에 관한 체계적인 방법을 제시하였다. 시뮬레이션 분석은 종속 변수와 설계 변수를 구분하여 시뮬레이션 모델링에 반영 한 후 다 기준 의사결정 기법을 사용하여 설계 대안을 선정하게 된다. 그리고 선정 된 대안에 관한 최적화를 수행하여 실제 설계에 적용하게 된다. 이 분석 방법에 관한 예로 전기기관차 중수선 시설에 관한 시뮬레이션 설계 및 분석 방법을 제시하였다. 시뮬레이션에 기반 한 분석은 실제 시스템의 설계 전에 설계변수의 최적화를 위하여 꼭 수행하여야 하며, 최적의 설계를 구축하는 하나의 중요한 단계로 고려되어져야 하고, 본 논문에서 제시된 방법은 시뮬레이션의 체계적인 접근에 활용이 될 수 있다.
철도분야에서도 계측자료를 바탕으로 머신러닝 기법을 이용하여 예측 분석하는 시도가 점차적으로 증가하고 있는 실정이다. 이 논문에서는 열차의 차상가속도 데이터를 기반으로 궤도의 품질을 결정하는 지표 중에 하나인 궤도품질지수를 머신러닝 기법을 활용하여 예측하였다. 머신러닝 기법으로 활용하고 있는 대표적인 3개의 모델로 궤도품질지수를 예측하여 가장 정확도가 높은 모델은 XGBoost으로 데이터셋에서 85% 이상의 예측정확도를 보였다. 또한 윤축과 대차의 z축의 진동가속도가 고저 궤도품질지수의 기여도가 높은 것으로 나타났으며, 이는 기존 연구결과와도 잘 일치하였다. 이러한 결과를 볼 때 단일 알고리즘인 서포터 벡터머신보다는 앙상블 알고리즘을 적용한 랜덤포레스트와 XGBoost이 정확도가 높은 것으로 판단된다. 따라서 머신러닝 기법에서 적용모델에 따라 정확도가 달라질 수 있기 때문에 차량진동가속도를 이용한 궤도품질지수를 예측하기 위해서는 앙상블 알고리즘을 가지는 모델을 적용하는 것이 적절할 것으로 판단된다.
고속철도차량 동력대차의 1차 구동장치는 모터 감속기와 견인전동기로 구성한다. 모터 감속기와 견인전동기는 기계적으로 일체형 결합 구조이지만, 상이한 기술 요구사항으로 인하여 이들의 완전 분해정비 주기는 서로 다르다(모터 감속기의 완전 분해정비 주기: $1.8{\times}10^6km$, 견인전동기의 완전 분해정비 주기: $2.5{\times}10^6km$). 따라서 불필요한 정비 횟수를 감소하기 위하여 신뢰성 중심 유지보수 관점에서 최적의 완전 분해정비 주기의 산정이 중요하다. 본 연구에서는 실제 유지보수 정비이력으로부터 두 구성품들에 대한 고장 결함나무 분석을 수행하고 각 하부부품들의 치명도를 고려한 고장률을 각각 평가하였다. 두 구성품에 대한 최적의 동일한 완전분해 정비주기는 기존의 총 예방정비 비용을 감소하기 위하여 유전자 알고리즘으로 부터 얻었다. 이 알고리즘에서 각 개체를 구성하는 유전자는 최소 예방 정비주기이며, 이의 조합으로 구성된 세대별 개체의 적합도함수는 총 정비비용의 역수로 공식화하여 얻는다. 최소공배수에 의한 방법은 기존 대비 4%만 감소하지만, 유전자 알고리즘에 의한 최적의 동일 완전분해 정비주기는 225만km로서 기존 방법의 총비용과 비교하여 약 14% 감소하였다.
차세대고속열차는 국가 연구개발사업으로 국내에서 최초로 개발한 동력분산식 차량이다. 차세대고속열차의 성능시험을 위해 경부고속 구간에서 속도 354.64km/h 까지 1차 시운전을 종료하였다. 따라서 주행안전성을 위해 대차 및 차체의 동적 거동 분석을 통한 안전성 평가가 필요하다. 본 연구의 동적 거동 안전성 분석방법은 UIC 518 OR의 가속도계를 이용한 단순방법(Simplified method)를 이용하였고, 분석구간은 최고속도 지점 기준으로 ${\pm}10{\sim}20km/h$ 범위로 하였다. 이에 분석된 결과 값을 UIC 518 OR의 제한기준 값과 비교하여 차량마다 해당속도에서의 동적 거동과 속도증가에 따른 경향을 분석하였다. 본 연구의 결과, 동적 거동 분석결과는 UIC 518 OR 제한기준에 모두 만족하였고, 이러한 경향은 속도 354km/h이상에서도 지속될 것이라 예측된다.
일반적으로 열차분야에서 분기기 시스템은 안전성과 직접적으로 연관되기 때문에 높은 신뢰성이 요구된다. 특히 자기부상열차의 분기기 시스템은 대차가 궤도를 감싸는 구조적 특징으로, 고가궤도 전체가 움직여야 한다. 이러한 이유로 자기부상열차의 분기기는 강 재질로 설계되었다. 강 거더의 분기기는 콘크리트 거더에 비하여 진동측면뿐만 아니라 거더의 처짐에도 취약하다. 그러므로 자기부상열차가 유연한 분기기 위를 통과 할 때, 부상안정성 예측이 매우 중요하다. 본 논문의 목표는 자기부상열차와 분기기 거더의 연성된 동역학 해석모델을 개발하고, 공진예측 및 차량의 부상안정성 예측에 있다. 이를 위해서 차량의 3차원 다물체 동역학 모델을 개발 하였고, 분기기 거더와 모달중첩법을 이용한 연성모델링을 수행하였다. 개발된 해석모델은 실측 실험과 비교를 통해서 해석모델의 타당성을 검증하였다.
분기기 거더 경량화는 제작비 감소 및 제작의 용이함을 위해 필수적이다. 자기부상열차용 3방향 분기기 경량화를 위한 설계변수는 부상안정성과 관련 있기 때문에 신중히 결정되어야 한다. 도시형 자기부상열차는 대차가 레일을 감싸는 구조로 되어 있기 때문에 거더 높이 변경을 통해서 경량화가 가능하다. 실제 테스트베드에서 반복 주행시험을 통해 안정성을 확보해야 하지만 공간적, 비용적 제한에 의해 여러 거더 높이의 테스트베드 제작은 불가능하며 이를 보완하기 위한 설계 파라미터 연구는 필수적이다. 본 논문에서는 자기부상열차 주행 시 3방향 분기기 경량화에 따른 부상안정성을 고려한 설계 파라미터 연구에 그 목적이 있다. 이를 위해 분기기 거더 높이 변경을 통해 경량화하였고 모달 중첩법을 이용하여 유연체로 모델링 하였다. 유연체 분기기와 자기부상열차 동역학 모델과의 연동해석을 통해 차량의 통과속도, 횡 공극, 부상 공극을 비교하고 부상안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 통해 거더높이와 부상안정성과의 상관관계에 대해 분석하였다. 본 논문의 연구 결과는 자기부상열차용 분기기 설계에 활용 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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