Recently, new climate change mechanism after 2020 year has been accepted with the parties, and so government is pushing ahead the GHG reduction policies to achieve the effective results. Especially, it is essential to enhance the role of railroad in the public traffic system as well as to develop new cars with high energy efficiency for the GHG reduction of transportation sector. Thus, the calculation method of GHG emission of railroad should be established to manage the emission continuously. In this study, the calculation method of GHG emission of railroad was defined with Tier level considering its emission sources to refer to 2006 IPCC guideline for national GHG inventories. Also, the GHG emission of railroad at Tier 1 level was investigated using the activity data related to the amount of diesel and electricity consumption from 2008 to 2010. As a result, total GHG emission in 2010 was about 2,060 thousands ton CO2e, which have 73% of electricity and 27% of diesel. In future, the plans on the GHG reduction of railroad will be accomplished by the analysis of the detailed trends on the basis of the emission management of Tier 3 level under operating patterns. Therefore, it is important to develop the specific GHG emission factors of railroad in advance.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.5
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pp.1547-1552
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2014
AREX (Incheon Airport Railway Express) operates trains between Seoul and Incheon Airport. One type of trains stops on every 10 stations, and another only on the two end-stations which called an Express train. The passengers traveled on express trains are very small since there are only two stops, Seoul and Incheon Airport Stations. The passengers of express trains will be more attracted if the express train stops on the intermediate stops (Gimpo station) since Line #9 and Line #5 are connected to from Gangnam. An on-board survey was conducted to predict the potential demand in case the express train stops at the Gimpo station. Further the costs required to improve platforms of the station were estimated to figure out the economic feasibility against the demand increases. It analyzed 938 increases for the case of intermediate stopping on the same travel time condition and 1,299 increases for the case of extra stop with decreased travel time. The study concluded the latter case appears desirable in the stance of long-term while both cases are economically feasible.
In this study, the so-called repeated plate load bearing test (RPBT) used to get $E_{v2}$ values in order to check the degree of compaction of subgrade, and to get design parameters for determining the thickness of the trackbed foundation, is investigated. The test procedure of the RPBT method is scrutinized in detail. $E_{v2}$ values obtained from the field were verified in order to check the reliability of the test data. The $E_{v2}$ values obtained from high-speed rail construction sites were compared to converted modulus values obtained from resonant column (RC) test results. For these tests, medium-size samples composed of the same soils from the field were used after analyzing stress and strain levels existing in the soil below the repeated loading plates. Finite element analyses, using the PLAXIS and ABAQUS programs, were performed in order to investigate the impact of the strain influence coefficient. This was done by getting newly computed $I_z$ to get the precise strain level predicted on the subgrade surface in the full track structure; under wheel loading. It was verified that it is necessary to use precise loading steps to construct nonlinear load-settlement curves from RPBT in order to get correct $E_{v2}$ values at the proper strain levels.
Recently mountain tourism has been promoted and introduction of railroads with utilizing mountain resources is being planned. With the government policies to increase the share of eco-friendly transportation on railroad, national double-tracking of single rail and improvement projects are on going. However, the eco-friendly railroad policy suggests the environmental impact assessment items only on air quality, water quality, geographical/geological features, fauna/flora, natural/environmental resources, noise/ vibration, and recreation/landscape. And for fauna/flora and natural/environmental resources, confirming the presence of environmental protection zone is enough to satisfy legal requirement. This study suggested to evaluate environmental/ecological values with quantitative data. Evaluation indices and evaluation items have been selected to provide the data. Each of the subject map and railroad network was overlapped. The study selected naturalness and diversity as major indicators and calculated weight values of the items under the indicators, which are to be usd for the selection of the sites for railway development. This assessment method could be applied to the environmentally friendly construction of railroads in the future.
Brake squeal noise has been a challenging problems for a long time. It is very annoying to passengers and residents near tracks. Two methods have been applied to reduce or eliminate brake squeal noise. One is to improve frictional materials; the other is to optimize the topology and structures of brake pads. In this study, we developed two kinds of brake pads; one is a pad whose frictional material is different from the KTX brake pad friction material; the other is a flexible pad that has the same frictional material as that of the KTX brake pad, but a different structure. Squeal noise and friction coefficients were measured and analyzed using a full-scale brake dynamometer. It was found that the dynamometer test can simulate the squeal noise of KTX trains at stations. The squeal frequency of the KTX at 4500Hz was exactly reproduced; this value of 4500Hz was one of the natural frequencies of the KTX brake disc. It was also found that the squeal noise depended on the caliper pressure, initial disc temperature and braking speed. The average friction coefficient was 0.35~0.45. The new pad lowered the squeal noise by 17.3~21.6dB(A).
Smart transformers are effective at reducing the weight and increasing the efficiency of traction systems for railroad applications. A smart transformer generally consists of rectifier modules and the Dual-Active-Bridge (DAB) converter modules. The efficiency of the smart transformer depends on not only the electrical characteristics, but also on the control method of the converter modules. Especially, a DAB converter has a high order degree of freedom of voltage modulation to control the power transferred through the high frequency transformer, and a voltage modulation method, are very critical for the efficiency of the DAB converter. This paper proposes a new voltage modulation method for the DAB converter to increase the efficiency in the low/medium power transfer condition. The proposed modulation method controls the reactive power in the high frequency transformer, making it zero. And, the switching loss is dramatically reduced by using the received converter module as a diode rectifier. The feasibility of the proposed modulation method is verified by computer simulation of the 900Vdc DAB converter power control.
Geosynthetics are widely used in different ways such as reinforcement of structures in road, railway, harbor and dam engineering, drainage, separation and erosion prevention. They are especially applied to reinforced retaining wall and slope or ground reinforcement. Recently, geosynthetics reinforced pile supported (GRPS) embankment was developed to improve stability and construability of embankments in railway engineering. Extension strains are usually measured by strain gauges adhered to geosynthetics to evaluate the stability of geosynthetics. However, the measurements are influenced by manufacturing method and stiffness of geosynthetics and also adherence of strain gauge. In this study, wide-width tensile strength tests were performed on three types of geosynthetics including geogrid, woven geotextile and non-woven geotextile. During the test, strains of geosynthetics were measured by both video extensometer and strain gauges adhered to the geosynthetics and the measured results were compared. Results show that the measured results by strain gauges have high reliability in case of large stiffness geosythetics like geogrid and woven geotextile, whereas they have very low reliability for small stiffness geosythetics like non-woven geotextile.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.11
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pp.1413-1420
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2012
To predict the dynamics behavior, running stability, etc. of a railway vehicle and to understand its physical characteristics, analytical methods are used for the testing and manufacturing of a scale model along with numerical simulations in developed countries (England, France, Japan, etc.). The test of the dynamics characteristics of full-scale models is problematic in that it is expensive and time-consuming because an entire large-scale test plant needs to be constructed, difficulties are involved in the test configuration, etc. To overcome these problems, an analytical study involving dynamics tests and computer simulations using a scaled bogie model that applies the laws of similarity was carried out. In this study, we performed stability analysis on a 1/5 small scaled bogie for parameters such as the running speed and carbody weight by using an analysis model. Furthermore, we verified the reliability by using a small-scaled derailment simulator and examined the dynamic characteristic of the 1/5 small scaled bogie.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.11
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pp.826-833
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2017
It is important to localize trains precisely for the purpose of controlling them and there have been many studies designed to accomplish this without the need for wayside systems. Since trains run on fixed railway lines, it is possible to search in one direction to localize them. Moreover, it is also possible to know the shape of the line in advance. In the case of high speed trains, their speed and, therefore, their Doppler frequency is relatively high and the railway line is either linear or circular with a large radius. In this study, we utilize these features and propose a train localization method using the Doppler frequency of the signals transmitted from two points (base stations). We derive localization equations for a linear line, circular line, and mixed line (linear plus circular) respectively. Though Doppler radars are usually used to measure speed, the proposed method obtains the location information and the speed successively using the ratio of the doppler frequencies of two signals without knowing the location information or the speed. Computer simulations are performed to show the variation of the estimation error according to the train's location and the measurement error level. The conditions required to obtain the target error level and the increase in the estimation error according to the measurement error are compared between the proposed and conventional methods. The results show the superior performance and robustness of the proposed method.
It is increasing annually that the cost for bridge Maintenance Repair & Rehabilitation (MR&R) in developed countries. Based on Intelligent Technology, Bridge Management System (BMS) is developed for optimization of Life Cycle Cost (LCC) and reliability to predict long-term bridge deteriorations. However, such data are very limited amongst all the known bridge agencies, making it difficult to reliably predict future structural performances. To alleviate this problem, an Artificial Neural Network (ANN) based Backward Prediction Model (BPM) for generating missing historical condition ratings has been developed. Its reliability has been verified using existing condition ratings from the Maryland Department of Transportation, USA. The function of the BPM is to establish the correlations between the known condition ratings and such non-bridge factors as climate and traffic volumes, which can then be used to obtain the bridge condition ratings of the missing years. Since the non-bridge factors used in the BPM can influence the variation of the bridge condition ratings, well-selected non-bridge factors are critical for the BPM to function effectively based on the minimized discrepancy rate between the BPM prediction result and existing data (deck; 6.68%, superstructure; 6.61%, substructure; 7.52%). This research is on the generation of usable historical data using Artificial Intelligence techniques to reliably predict future bridge deterioration. The outcomes (Long-term Bridge deterioration Prediction) will help bridge authorities to effectively plan maintenance strategies for obtaining the maximum benefit with limited funds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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