Dynamic irregularity and acceleration of bridges subjected to high-speed trains provide crucial information for comprehensive evaluation of the health state of under-track structures. This paper proposes a novel approach for real-time estimation of vertical track dynamic irregularity and bridge acceleration using deep generative adversarial network (GAN) and vibration data from in-service train. The vehicle-body and bogie acceleration responses are correlated with the two target variables by modeling train-bridge interaction (TBI) through least squares generative adversarial network (LSGAN). To realize supervised learning required in the present task, the conventional LSGAN is modified by implementing new loss function and linear activation function. The proposed approach can offer pointwise and accurate estimates of track dynamic irregularity and bridge acceleration, allowing frequent inspection of high-speed railway (HSR) bridges in an economical way. Thanks to its applicability in scenarios of high noise level and critical resonance condition, the proposed approach has a promising prospect in engineering applications.
The cement-asphalt mortar is a mixture of cement and asphalt emulsion, and is utilized as a underpouring materials for the railway track which is used to fill under slab panel space so as to provide a stabilized track support and a tool for reduction of noise and vibration. To increase the workability of grouting, this study investigates the effect of temperature on cement-asphalt mortar by analyzing its physical and mechanical properties before/after hardening according to the temperature (10, 15, 20, 25, $30^{\circ}C$). According to the test results, it is found that as for the physical property of fresh cement-asphalt mortar the more mixture temperature become higher or lower, the more fluidity become worse. But by increasing reducing agent amount and its unit quantity, the required fluidity is met. The compressive strength as physical property of hardened cement-asphalt mortar become lower when temperature is lower but taking it by and large the physical properties of cement-asphalt mortar before/after hardening aren't so affected by temperature and well satisfy the requirement. And it has proved that rate of expansion and freezing and thawing resistance aren't affected by temperature.
High-speed train of push-pull type called as G7 train has been developed and chosen as the model of KTX-II which will be operated on Honam Line nexr year. However, the EMU-type high-speed train appeared to be the recent trend that foreign markets have shown. Also, in the near future, a great number of new train sets are needed to accommodate the increased passengers in our country. Thus, development of the high-speed EMU was decided, planned, and started. In the development, included were almost all fundamental key technologies such as noise and vibration reduction in a passenger cabin, running characteristics, aerodynamic analysis, crashworthiness evaluation, EMI/EMC analysis, design of the cooling system for the propulsion control system, enhanced performance of transformer and switching converters, synchronous traction motor with permanent magnets, new design of front nose and ergonomic interiors, application of advanced information technology(IT) and smart sensors and the cost reduction of construction of railway bridges, etc. Each key technologies are carried out as sub-project independently but under the supervision of a project. The project will develop the high advanced level of technologies and provide necessary know-why's and support the team in charge of the development of the high-speed EMU, Hyundai Rotem Co. Ltd. The high-speed EMU will be successfully developed with the support of the project.
An air spring which is a part of the railroad vehicle suspension system is used to reduce and absorb the vibration and the noise. Main components of the air spring are a cord reinforced rubber bellows, a upper plate, a lower plate and a stopper rubber spring. The characteristics of the air spring which are the load capacity, the vertical and the horizontal stiffness are determined by the configuration of the rubber bellows, the angle of cord, and the mechanical properties of cord. Computer simulations using a commercial finite element analysis codes are executed to predict and evaluate the load capacity and the stiffness. The appropriate shape and cord angle of the air spring are selected to meet the required specifications of the air spring. Several samples of the air spring are manufactured and experimentally evaluated. It is shown that the results by computer simulation arc in close agreement with the test results.
The vertical forces in rail fasteners at areas of bridge transitions near the embankment and on the pier will occur due to different deformations of adjoining bridges caused by the trainloads. The up-lifting forces is not large problem in the blast track because the elasticity of blast and rail pad buffs up-lifting effect. But, it is likely to be difficult to ensure the serviceability of the railway and the safety of the fastener in the end in that concrete slab track consist of rail, fastener, and track in a single body, delivering directly the up-lifting force to the fastener if the deck is bended because of the end rotation of the overhang due to the vertical load. When the up-lifting force exceeds the clamp force of the fastener clip, the rail pad is out of fastener, which makes decrease the serviceability of the railway, such as noise and vibration. Furthermore, it is possible to reduce the safety of the track as the longitudinal resistance. This study is focused on guideline suggestion to decrease up-lifting force in the fastener adjacent to the civil joint of slab track of bridge throughout the parametric analysis between the vertical spring stiffness of the fastener as the material approach, the space of fastener adjacent to bridge transition, the rigidity of the girder as the geometrical approach and up-lifting force under the train load.
기존 선하역사의 소음 및 진동 문제를 해결하기 위해 제안된 사전 제작형 플로팅 슬래브 궤도는 길이 5m 정도의 슬래브 패널을 공장에서 제작하고 방진장치를 설치하여 일체화한 궤도이다. 이를 통해 별도의 열차 운행 중단 없이 급속 시공이 가능하여 신설역사 뿐 아니라 기존 선하 역사에 적용이 가능한 장점이 있다. 그러나 패널 길이가 5m로 짧아 실제 시공 구간 길이에 따라 다수의 패널이 설치되어야 함에 따라 궤도의 불연속 구간이 많이 발생한다. 또한 플로팅 슬래브 궤도의 작동 원리 상 일반 궤도에 비해 차량 운행으로 인한 과도한 변위가 발생할 여지가 있고 기존 궤도와의 접속부에서의 지지강성 차이로 인해 동적 불안정성이 발생할 우려가 있다. 본 연구에서는 사전 제작형 플로팅 슬래브 궤도에 대해 차량-궤도 상호작용 해석을 수행하여 윤중변동율, 차체가속도, 레일응력 및 상압력의 검토를 통해 동적 안정성을 확인하였다. 검토 결과 플로팅 궤도 구간 내에서의 동적 안정성은 확보하는 것으로 나타났지만 기존 궤도와의 접속부에서는 일부 기준을 초과하는 것으로 나타나 이를 해소하기 위한 방진장치 배치 방안을 제시하였다.
철도는 다른 육상교통수단보다 에너지 효율성이 높은 환경 친화적인 교통수단이다. 예비타당성조사와 철도노선 선정 과정에서 에너지 효율성과 환경에 관한 문제들이 일반적으로 고려되고 있다. 철도노선 선정에서는 지형적인 특성 그리고 시설물의 관리와 운영을 중심으로 선정되고 있다. 철도노선선정에 영향을 미치는 환경관련 문제에 대해서 본 연구는 집중적으로 검토 분석하였다. 본 연구는 철도 및 환경전문가 그리고 철도 노선선정에 관련된 전문가 의견을 검토 분석하여 환경에 영향을 미치는 주요 항목의 가중치를 선정하였다. 환경 친화적인 철도노선을 선정하기 위하여 여러 대안이 비교되어야 하고 각 대안의 평가는 환경성을 검토하여야 한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 계층구조를 이용하여 복잡한 문제를 간단하고 객관적으로 결론 내리는데 용이한 AHP 기법을 이용하였다. 이에 따라 전문가에 의한 환경평가항목의 가중치를 기본값으로 정하고 GUI를 활용한 정량화 시스템을 개발하였다.
열차 운행시에 발생하는 전동소음은 열차 차륜과 레일 표면조도의 불균일성에 의하여 가진된 진동에 의해 발생된다. 따라서 열차 전동소음의 전달, 예측 및 분석을 위해서는 차륜과 레일표면의 음향조도(acoustic roughness)의 정확한 측정과 분석이 필요하다. 그러나 현재의 레일표면의 조도측정을 위한 장치와 방법은 작업자의 수작업에 의존한 트롤리 장치를 사용함으로써, 불일정한 측정속도와 흔들림과 같은 불안정한 인터페이스를 야기하여 측정값의 오차와 외란을 증대시키는 단점을 지닌다. 본 논문은 철도궤도의 레일상에서 자율 정속 주행하면서 레일표면의 음향조도를 측정하는 자동화 측정장치 및 플랫폼을 개발함으로써, 측정정밀도를 향상시키고 측정값의 불균일성을 감소시켰다. 또한 측정값의 신뢰도와 정확도 향상을 위해 동일한 복수의 변위센서 적용법을 제안하였으며 표준레일구간의 현장측정을 통해 동일 변위센서로부터 융합된 데이터의 정확성을 검증하였다.
본 연구에서는 발파 진동 및 소음에 관한 문제를 최소화하기 위해 발파진동 파형합성과 발파 시뮬레이션을 통해 진동을 최소화시킬 수 있는 전자뇌관의 최적초시를 찾고, 또한 전단면 분할 발파의 감쇄특성에 대한 연구를 토대로 하여 전단면 다단시차 분할 발파기법을 개발하였다. 경부고속철도 OO공구 수직구 시공현장에서 전자뇌관을 이용한 파형합성 최적초시적용과 전단면 다단시차 분할발파를 동시에 수행하는 발파기법을 현장에 적용함으로써 그 타당성을 검토하였다.
This study devises a novel approach, namely quadruple 1D convolutional neural network, for detecting connection stiffness reduction in steel truss bridge structure using experimental and numerical modal data. The method is developed based on expertise in two domains: firstly, in Structural Health Monitoring, the mode shapes and its high-order derivatives, including second, third, and fourth derivatives, are accurate indicators in assessing damages. Secondly, in the Machine Learning literature, the deep convolutional neural networks are able to extract relevant features from input data, then perform classification tasks with high accuracy and reduced time complexity. The efficacy and effectiveness of the present method are supported through an extensive case study with the railway Nam O bridge. It delivers highly accurate results in assessing damage localization and damage severity for single as well as multiple damage scenarios. In addition, the robustness of this method is tested with the presence of white noise reflecting unavoidable uncertainties in signal processing and modeling in reality. The proposed approach is able to provide stable results with data corrupted by noise up to 10%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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