한국소음진동공학회 1997년도 춘계학술대회논문집; 경주코오롱호텔; 22-23 May 1997
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pp.223-228
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1997
In this study, the vibration were measured to analyze the characteristics of propagating vibration on the railroad, the roadbed and the ground nearby railroad induced by traveling trains. About Fifty cases of passing trains were measured with different types and speed, changing the source of loading and the points of measurement. The measured signals were analyzed in time domain and frequency domain. As a result of analysis, sudden reduction of energy was shown in near part from vibration source and the contents of high frequency was reduced more rapidly as the distance was increased. The amplitude of vibration and the contents of frequency did not make big differences in spite of different types of train which is recently used in Korea.
Sound power is one of the most significant factors to predict and assess noise from sound source. However, many researchers developed indirect methods to calculate the sound power with noise level because it is impossible to measure sound power directly while a train is running. In this paper, we proposes a method to estimate separately each sound power for rolling noise and propulsive noise with the noise emitted from rolling stocks and verifies the validity of the estimation method using other sound power estimation formula.
The more sophisticated patterns of propagation model is presented in this paper, which includes three different source characteristics. The spherical, cosine and dipole radiation characteristics compared and sound event level and the maximum sound level are calculated by experiment and calculation. It is shown that patterns of propagation has dipole characteristics for low speed range(below about 150km/h) at electric multiple system. We know that push-pull high speed system(maximum speed: 300km/h) has cosine characteristics of noise propagation. For this purpose, We conduct the experiment of noise and know the empirical formula of noise level and radiation coefficient K. This model of simulation is conducted through point source array model at wheel/rail contact point by using program and experimental formula. We can guess prediction of profile, flat and wear of wheel by above modeling in near field.
The sensitivity of interior noise that the passengers perceive is comparatively high in the train, and structure-borne and air-borne types of noises come into the train. In this paper, to analyze contributions of these noise sources operational transfer path analysis(OTPA) is used. OTPA has some advantages of executing the contribution rates of several sources simultaneously, and in this work, 29 points are measured while running. Transfer functions between reference measurement points and response measurement points are calculated by the singular value decomposition(SVD) and Principal component analysis(PCA) method, and the frequency characteristics of the noise source are successfully derived. Also the interior noise is predicted and compared with measurement data to show the reliability.
The suggested method of previous Son's study dichotomized subjective response data to modeling noise exposure-response. The method used maximum liklihood estimation instead of least square estimation and the noise exposure-response curve of the study was logistic regression analysis result. The method was originated to modeling community response rate such as %HA or %A. It can be useful when the subjective response was investigated based on predicted noise level. It is difficult to measure the single source emitting noise such as railway because various traffic noise sources combined in our life. The suggested method was adopted to model in this study and railway noise-exposure response curves were modeled because the noise level of this area was predicted data. The data of this study was used by previous Ko's paper but he dealt the area as combined noise area and divided the data by dominant noise source. But this study used all data of this area because the annoyance response to railway noise was higher than other noise according to the result of correlation analysis. The trend of the %HA and %A prediction model to train noise of this study is almost same as the model based on measured noise of previous Lim's study although the investigated areas and methods were different.
This paper concerns the prediction of railway noise propagation using scale model experiment in acoustics. In order to make acoustical experiment the digital signal processing technique are applied and spark discharge sound sources have been developed in which impulse response measured in 1/20 scale model railway. In the case of scale model experiment, it is difficult to realize sufficiently small size and directivity and to get sufficient sound energy and to get repeatability. Several type of Spark discharge sound source is made in laboratory. Experiment results are compared with the calculated results by the prediction model. As the results, it was found that railway noise could be predicted in acoustical scale model experiment using spark discharge sound source.
MRU(motor reduction unit) for KTX is a assembled complex structure that is equipped with a lot of parts at the express train KTX and that is the core power source operating variable speeds. This study is recorded the dynamic characteristics analysis results tested by EMA which is done through the parts and assembly test, transient analysis and stoped train test in order to design the online monitoring system for KTX MRU. And the mode shapes result from critical vibration frequency explain the relation with variable speeds of express train over 250 km/hr. Also these variable speeds make variable operational frequencies at pinion, axle gear mesh frequency and normal bearing fault frequencies. As the specified speed can make resonance with natural frequencies of the MRU, for the train operating stability, this study also presents the MRU's critical speeds calculated by the each train speed.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권3호
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pp.285-295
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2016
A contact strip shape of a high speed train pantograph system was optimized with CFD to increase the aerodynamic performance and stability of contact force, and the results were validated by a wind tunnel test. For design of the optimal contact strip shape, a Kriging model and genetic algorithm were used to ensure the global search of the optimal point and reduce the computational cost. To enhance the performance and robustness of the contact strip for high speed pantograph, the drag coefficient and the fluctuation of the lift coefficient along the angle of attack were selected as design objectives. Aerodynamic forces were measured by a load cell and HWA (Hot Wire Anemometer) was used to measure the Strouhal number of wake flow. PIV (Particle Image Velocimetry) was adopted to visualize the flow fields. The optimized contact strip shape was shown a lower drag with smaller fluctuation of vertical lift force than the general shaped contact strip. And the acoustic noise source strength of the optimized contact strip was also reduced. Finally, the reduction amount of drag and noise was assessed when the optimized contact strip was applied to three dimensional pantograph system.
When a train runs into a tunnel at high-speed, aerodynamic drag suddenly increases and the booming noise is generated at the exit of tunnel. The noise shape is very important to reduce the aerodynamic drag in tunnel as well as on open ground, and the micro-pressure wave that is a source of booming noise is dependent on nose shape, especially on area distribution. In this study, the nose shape has been optimized employing the response surface methodology and the axi-symmetric compressible Navier-Stokes equations. The optimal designs have been executed imposing various conditions of the aerodynamic drag and the micro-pressure wave on object functions. The results show that the multi-objective design was successful to decrease micro-pressure wave and aerodynamic drag of trains.
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