본 연구에서는 중앙경간 404m 및 1545m의 현수교에 일련의 차량이 차로하중 형태로 주행하는 상태에 대해 차량-교량 상호작용 해석을 수행하고 주케이블, 행어 및 보강거더의 충격계수를 평가하였다. 활하중 모델은 도로교한계상태설계기준을 참고하였으며, KL-510 트럭은 6-자유도 모델로, 차로하중은 일련의 1축 차량이 연행해서 주행하는 것으로 모사하였다. 주탑부에서 보강거더의 연결 및 지지 형식에 따른 충격계수의 차이를 평가하기 위해 중앙경간 404m 교량에 대해서는 hinge-type과 floating-type 거더 형식을 고려하였다. 해석에서 고려한 매개변수는 활하중 형식-트럭 단독 주행시와 트럭과 차로하중의 주행, 차량의 편심 주행, 노면조도 그리고 주행속도를 고려하였다. 노면조도는 ISO 8608 규정에 근거하여 랜덤 생성하였으며 차량-교량 상호작용해석 시 노면조도는 트럭하중에만 적용하였다. 한편, 케이블 교량의 충격계수 평가를 위해 일반적으로 사용되는 영향선 기법에 의해 충격계수를 산출하고 차량-교량 상호작용해석에 의한 결과와 비교하였다.
A series of wind tunnel test were conducted on Korean high speed train model to understand the flow physics around the vehicle related to the aerodynamic drag. For the wind tunnel test on high-speed ground vehicle, a moving ground simulation is necessary to predict the aerodynamic drag accurately. So, the models were tested in three wind tunnels with various ground simulation facility including moving belt ground plane system and tangential blowing system. The test results including measured aerodynamic drag and flow visualization showed that a tangential blowing method can be an alternative ground simulation method in short time using conventional wind tunnel.
도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.
본 논문에서는 전기자동차를 주제로 SCIE 및 SSCI 저널에 게재한 논문데이터를 활용한 시계열 분석과 국제특허분류(International patent classification, 이하 IPC) 별 특허 데이터를 활용한 시계열 분석과 노드엑셀을 활용한 네트워크 분석을 통해 2001년에서 2014년까지의 전기자동차의 기술 동향을 파악하고 특허와 논문 데이터의 상관관계 분석을 통하여 기술 동향을 분석하였다. 또한 예측기법 중 하나인 가중이동평균법으로 전기자동차의 유망 요소기술을 예측하였다. 본 연구의 결과 전기자동차 요소기술 중 배터리 기술이 유망한 기술로 나타났다.
Rezvani, Mohammad Ali;Vesali, Farzad;Eghbali, Atefeh
Structural Engineering and Mechanics
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제46권5호
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pp.713-734
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2013
Bridges are vital components of the railroads. High speed of travel, the periodic and oscillatory nature of the loads and the comparable vehicle bridge weight ratio distinguish the railway bridges from the road bridges. The close proximity between estimations by some numerical methods and the measured data for the bridge-vehicle dynamic response under the moving load conditions has boosted the confidence in the numerical analyses. However, there is hardly any report regarding the responses of the railway bridges under the effect of the trains entering from the opposite directions while running at unequal speed and having dissimilar geometries. It is the purpose of this article to present an analytical method for the dynamic analysis of the railway bridges under the influence of two opposing series of moving loads. The bridge structural damping and many modes of vibrations are included. The concept of modal superposition is used to solve for the system motion equations. The method of solution is indeed a computer assisted analytical solution. It solves for the system motion equations and gives output in terms of the bridge deflection. Some case studies are also considered for the validation of the proposed method. Furthermore, the effects of varying some parameters such as the distance between the bogies, and the bogie wheelset distance are studied. Also, the conditions of resonance and cancellation in the dynamic response for a variety of vehicle-bridge specifications are investigated.
Unmanned air vehicles (UAVs) are getting popular not only as a private usage for the aerial photograph but military usage for the surveillance, reconnaissance and supply missions. For an UAV to successfully achieve these kind of missions, geolocation (localization) must be implied to track an interested target or fly by reference. In this research, we adopted multi-sensor fusion (MSF) algorithm to increase the accuracy of the geolocation and verified the algorithm using two multicopter UAVs. One UAV is equipped with an optical camera, and another UAV is equipped with an optical camera and a laser range finder. Throughout the experiment, we have obtained measurements about a fixed ground target and estimated the target position by a series of coordinate transformations and sequential Kalman filter. The result showed that the MSF has better performance in estimating target location than the case of using single sensor. Moreover, the experimental result implied that multi-sensor geolocation algorithm is able to have further improvements in localization accuracy and feasibility of other complicated applications such as moving target tracking and multiple target tracking.
The equation of motion on the vehicle-bridge system is established as the simultaneous equations which are combined the equation of vehicle and bridge by the interaction elements. A vehicle element is modeled as lumped masses supported by springs and dashpots, and a bridge element with pavement roughness is modeled as beam elements. An interaction element is defined to consist of a bridge element and the suspension units of the vehicle resting on the element. By the dynamic condensation method, the degrees of the freedom are eliminated, and compared with all the degrees of freedom on the bridge, the efforts of calculation is decreased. Thus, although a very small computational error is occured, the present technique appears to be computationally more efficient. It is particularly suitable for the simulation of bridges with a series of vehicles moving on the deck.
본 연구는 2010년부터 격년 단위로 수행되는 기술수준 평가에서, 매 평가마다 최고 기술보유국과의 기술격차가 4-5년으로 평가되는 것에 의문을 가지고 시작하였다. 이러한 의문을 풀기 위해 기술수준 평가에 대한 시계열 자료를 토대로 Gompertz 모형을 가지고 회귀추정 하였다. 그 결과 고속철도차량 기술이 최고 기술 보유국의 95 % 수준에 도달하는 데는 17년이 필요하고, 100 %에 도달하는 데는 72년의 시간이 필요하다는 결과를 얻었다. 기술격차를 냉정히 인식하는 것은 기술추격 전략을 수립하는 데 결정적으로 중요하다. 한국이 기술추격 단계에서 어느 단계에 위치해 있든지 국내 시장 수요가 많지 않고 해외의 대형 선도기업과 경쟁하면서 원천기술개발단계로 이행하기 위해서는 협력을 통한 기술 전략이 최선이다.
AASHTO LRFD 및 도로교한계상태설계기준에서는 신뢰도 기반 활하중 모델로부터 결정된 트럭하중과 차로하중을 동시에 재하하도록 하고 있으며, 트럭하중은 충격계수를 고려하되 차로하중은 충격계수를 적용하지 않도록 규정하고 있다. 본 연구에서는 중앙경간 230m, 400m 및 540m의 멀티케이블 강합성 사장교를 대상으로 트럭하중과 차로하중이 동시에 주행하는 경우에 대해 차량-교량 상호작용 해석을 수행하고 케이블과 보강거더의 충격계수를 평가하였다. 트럭하중은 6-자유도의 차량 모델을 사용하였으며, 차로하중은 일련의 1축 차량이 연행해서 주행하는 것으로 모사하였다. 교량의 감쇠비가 충격계수에 미치는 영향을 평가하였으며, 충격에 영향을 미치는 주요 인자인 노면조도와 주행속도를 해석변수로 고려하였다. 노면조도는 ISO 8608 규정에 근거하여 랜덤 생성하였으며, 차량-교량 상호작용해석 시 노면조도는 트럭하중에만 적용하였다. 한편, 사장교의 충격계수 평가를 위해 실무에서 사용되고 있는 영향선 기법에 의한 충격계수를 동적 상호작용 해석에 의한 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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