자동차의 충돌해석은 다양한 형태로 구성되며, 충돌 중 차량에 작용되는 속도변화는 차량 간의 충돌정도나 차량 내에 탑승한 승객의 안전도를 평가하는 매우 중요한 요소로 활용된다. 이로 인해 충돌해석 시뮬레이션 프로그램을 활용한 속도변화의 결과치를 해석하는 방법들이 필요하게 된다. 그러나 다양한 충돌해석 시뮬레이션이 보급됨으로 인해 각 프로그램에 대한 신뢰성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 전혀 다른 물리적 접근방식을 채택하는 충돌해석 프로그램인 EDSMAC과 PC-CRASH프로그램을 활용하여 초기 입력조건 중 차량의 무게, 무게중심, 구름저항, 강성계수, 제동력 등 여러 충돌인자들을 일정한 범위 내에서 값을 변화시키면서 1차원 정면 및 2차원 측면직각충돌 실험을 수행하였다. 그리고 충돌인자들이 출력결과 값인 충돌 중 속도변화에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 본 연구 결과, 두 시뮬레이션 프로그램 모두 차량의 무게, 무게중심, 제동력에 대해 동일한 속도변화의 패턴을 보였다. 차량의 강성계수는 EDSMAC에만 반응하였으며, 구름저항계수는 속도변화에 별다른 영향을 미치지 못하였다. 그러나 속도변화의 값에 대해서는 다소 상대적인 차이를 나타내었는데, 이는 각 시뮬레이션 프로그램에 고정된 물성치 값이 그대로 적용됨으로 인한 반응의 결과로 해석된다. 따라서 시뮬레이션 프로그램의 고정 값을 고려한 속도분석으로 교통사고 충돌해석에 대한 신뢰성을 향상시켜야 할 것이다.
Ferry Golden Jindo collided with Ferry Princess near the No.7 light buoy of Incheon Port No.1 Passage in restricted visibility due to dense fog. The result was that Ferry Golden Jindo got a hole at the starboard midship section shell plating and Ferry Princess sustained damages at the starboard bow and 25 persons injured The aim of this paper is to investigate this collision accident, to clarify its causes, and to prevent such accident from occurring again In short, this collision resulted from Princess' high speed in restricted visibility, Golden Jindo's carelessness of watchkeeping, lack of proper safety training of crew, lack of instruction of supervisor, carelessness af PTMS Center and indifference of Korea Shipping Association, etc.
This paper evaluates crashworthiness of KHST carbodies under the SNCF accident scenario (collision against a movable rigid mass of 15 tons at 110 kph) and the scenario of train-to-train collision at 30 kph. The numerical results show that the final design of the KHST power-car doesn't have a good response on crashworthiness. So an improved design has been suggested for it. The improved design has shown good performances in the viewpoint of energy absorption and survival space at several numerical simulations, such as the accident collided against a deformable dump truck of 15 tons at 110 kph, the driver's dummy analysis, and the accident of train-to-train collision for the first three units at 30 kph.
In this paper, an automated vehicle intersection collision accident was analyzed through simulation. Recently, the more automated vehicles are distributed, the more accidents related to automated vehicles occur. Accidents may show different trends depending on the sensor characteristics of the automated vehicle and the performance of the accident prevention system. Based on NASS-CDS (National Automotive Sampling System-Crashworthiness Data System) and TAAS (Traffic Accident Analysis System), four scenarios are derived and simulations are performed. Automated vehicles are applied with a virtual system consisting of an autonomous emergency braking system and algorithms that predict the route and avoid collisions. The simulations are conducted by changing the sensor angle, vehicle speed, the range of the sensor and vehicle speed range. A range of variables considered vehicle collision were derived from the simulation.
기존의 첨단 운전자 지원 시스템 (Advanced Driver Assistance System, ADAS)들은 전방 위험탐지와 같은 한정적 상황에서의 사고 예방에 집중하고 있어 다양한 사고 시나리오가 존재하는 교차로에 적용하기에는 한계를 가지고 있다. 또한 기존 연구는 주로 사고 요인 분석에 집중하고 있어 첨단 운전자 지원 시스템의 사고 예방 성능에 관한 연구는 미비한 편이다. 이에 본 연구에서는 비전 및 레이더 센서 기반 첨단 운전자 지원 시스템의 다양한 교차로 사고 예방에 대한 성능을 평가하고 대책을 마련하고자 한다. 이를 위하여 미국의 Second Strategic Highway Research Program(SHRP2)의 naturalistic driving study(NDS)에서 수집된 사고/준사고 상황의 거리 측정 데이터를 기반으로 16개의 교차로 사고 시나리오를 도출하였고, 총 363건의 차량과 차량 간 사고를 분석하였다. 분석 결과 16개의 사고 시나리오 중 0.7의 사고 예방율을 기준으로 카메라 기반 시스템은 5개, 레이더 기반 시스템은 4개의 사고 시나리오에서 사고를 예방할 수 있었다.
자동차, 보행자 등 다양한 교통 요소와 도로를 공유하는 자전거를 이용하는 이용자의 수가 증가함에 따라 자전거 관련 사고도 증가하고 있다. 특히 복잡한 교통 환경에서 자전거 이용자는 보행자 등 이동 객체를 사전에 인지하지 못해 발생하는 자전거 사고도 자전거 사고의 많은 부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 자동차간 네트워크에 자전거를 연결하여 객체의 이동 방향 등의 정보를 획득함으로써 자전거 사고 감소 또는 방지하기 위한 자전거 충돌 회피 시스템 구조를 제안한다. 이 구조에서는 자동차 등의 교통 요소가 이동 객체를 인지하고 이 객체의 위치와 이동 방향을 네트워크를 통해 전송하며, 이 정보를 수신한 자전거의 시스템은 자전거 이용자에세 경고를 하여 충돌 사고를 방지할 수 있다.
The rescue methods for the marine casualties are limited due to the characteristics of operation environment of the vessel. Especially the most of marine accidents have been occurred at the bow structure of ship. Moreover the failure of bow structure may lead to catastrophic mishaps. In this paper, the extents of damage of a bow structure fracture subject to collision accident was investigated by using numerical method. The computer simulation approach by using Finite Element Method was employed to accomplish this goal. A finite element model, a 3D model of ship, has been utilized to evaluate damage of bow structure according to collision scenario. In conclusion, we have demonstrated that the plastic deformation occurred at the bow structure. Also it was shown that the collision angle clearly plays a role in determining amount of damage of ship structures.
Personal mobility, which was used exclusively for leisure activities, has recently been used as a means of transportation, and it is expected to increase its role as the next generation transportation. Sales of personal mobility are increasing rapidly, but the problem is that traffic accidents are also increasing. In this study, human body injury caused by various collisions between electric wheel users and road users that occur on bicycle or pedestrian roads mainly used by personal mobility is analyzed through collision analysis and collision risk analysis. In the case of the collision accident for electric wheel, it is analyzed that the road users are more likely to be injured on the pedestrian road than the bicycle road. In addition, the head hit each other or fall and hit the floor caused severe head injury.
Artificial intelligence (AI) has been applied to most industries by enhancing automation and contributing greatly to efficient processes and high-quality production. This research analyzes the applications of AI-based automobile accident prevention systems. It deals with AI-based collision prevention systems that learn information from various sensors attached to cars and AI-based accident detection systems that automatically report accidents to the control center in the event of a collision. Based on the literature review, technological and institutional changes are taking place at the national levels, which recognize the effectiveness of the systems. In addition, start-ups at home and abroad as well as major car manufacturers are in the process of commercializing auto parts equipped with AI-based collision prevention technology.
Fang Zhao ;Shuliang Zou ;Shoulong Xu ;Junlong Wang;Tao Xu;Dewen Tang
Nuclear Engineering and Technology
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제54권12호
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pp.4560-4570
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2022
Dynamic fault tree (DFT) and its related research methods have received extensive attention in safety analysis and reliability engineering. DFT can perform reliability modelling for systems with sequential correlation, resource sharing, and cold and hot spare parts. A technical modelling method of DFT is proposed for modelling ship collision accidents and loss-of-coolant accidents (LOCAs). Qualitative and quantitative analyses of DFT were carried out using the cutting sequence (CS)/extended cutting sequence (ECS) method. The results show nine types of dynamic fault failure modes in ship collision accidents, describing the fault propagation process of a dynamic system and reflect the dynamic changes of the entire accident system. The probability of a ship collision accident is 2.378 × 10-9 by using CS. This failure mode cannot be expressed by a combination of basic events within the same event frame after an LOCA occurs in a marine nuclear reactor because the system contains warm spare parts. Therefore, the probability of losing reactor control was calculated as 8.125 × 10-6 using the ECS. Compared with CS, ECS is more efficient considering expression and processing capabilities, and has a significant advantage considering cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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