• 제목/요약/키워드: TBM drive

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노르웨이 메로케르 수력발전소의 TBM 굴착 (The $Mer{\aa}ker$ TBM Project in Norway)

  • 박연준;박철환
    • 터널과지하공간
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    • 제15권1호
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    • pp.22-27
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    • 2005
  • 본보는 1998년 노르웨이 토질암반공학협회에서 일회 발간한 Norwegian TBM Tunnelling 전문지에 수록된 논문을 소개하는 기술보고서이다. 노르웨이 중부 Meraker 지방에 새로운 수력발전사업이 진행되어, 발전소 및 터널, 댐이 건설되었다. 단면적이 $7\;m^2$부터 $32\;m^2$ 까지 다양한 형태의 터널들이 비교적 경암층에 굴착되었으며 이의 총 연장은 44 km에 달한다. 이 가운데 직경 3.5 m의 터널 10 km가 HP TBM으로 12개월 만에 굴착되었다. 이 터널에서 TBM의 굴착과 장비선정 외에도, 기획, 운영 및 조직 등이 특별한 관심을 끌고 있다.

심층 신경망을 이용한 TBM 데이터 기반의 굴착 지반 예측 연구 (A TBM data-based ground prediction using deep neural network)

  • 김태환;곽노상;김택곤;정사범;고태영
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제23권1호
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    • pp.13-24
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    • 2021
  • 암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.

Analysis on Muscle Activities in the Upper Body of Caregivers according to Drive-Assisting Speeds of a Shower Carrier

  • Ko, Cheol Woong;Cho, Deok Yeon;Bae, Tae Soo
    • 대한인간공학회지
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    • 제32권5호
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    • pp.437-442
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    • 2013
  • Objective: The objective of this study was to investigate the effects of drive-assisting system in a shower carrier on the upper body muscle activities of caregivers through drivability tests. Background: In care facilities, one of the major ADL (Activities of Daily Living) factors is bathing/showering. Recently, bath/shower-assisting equipment is actively being introduced in care facilities to reduce caregivers' muscle burden. In particular, it is desirable to utilize a shower carrier equipped with drive-assisting system to effectively care for the elderly. However, there were few systematic studies on the relationship between muscle activities and drive-assisting speeds. Method: For the drivability tests to study the effects on the muscle activities according to the drive-assisting speeds(corresponding drive-voltages: 0.0V, 2.0V, 2.1V, 2.3V), 6 females in their 40s($43{\pm}4yrs$, $157{\pm}5cm$, and $54.5{\pm}1.5kg$) were selected. To measure muscle activities of caregivers through drivability tests, 7 muscles in the upper body(TM/Trapezius Muscle, DM/Deltoid Muscle, BBM/Biceps Brachii Muscle, TBM/Triceps Brachii Muscle, ECRLM/Extensor Carpi Radialis Longus Muscle, FCUM/Flexor Carpi Ulnaris Muscle, and ESM/Erector Spinae Muscle) were selected. Results: In the TM, muscle activities were decreased as 21% compared to 0.0V, when drive-voltage 2.0V was applied, as 57% by 2.1V, and 62% by 2.3V(p<0.05), whereas 40%, 56%, and 69% of muscles activities were decreased respectively from the DM(p<0.05). Also, from the UL(BBM+TBM+ECRLM+FCUM), muscle activities were decreased by 17% with 2.0V as against 0.0V, by 47% with 2.1V, and 52% with 2.3V, whereas decreases in muscle activities from the ESM were found by 20%, 34%, and 42% respectively by 2.0V, 2.1V, and 2.3V(p<0.05). Conclusion: The muscle activities were decreased in the order of the DM, TM, ESM, and UL. As muscle activities were remarkably reduced as drive voltage were increased, it was expected to reduce the upper body muscle burden on the caregivers when using shower carriers equipped with driving-assist system. Applications: The results from this study can be applied for the development of a shower carrier including other equipment to possibly reduce the muscle burden of the caregivers.