Park, Sang Uk;Zun, Chan Yong;Park, Doh-Young;Lim, Jaewon;Mok, Hyung Soo
International Journal of Railway
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제9권2호
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pp.41-45
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2016
In this paper, a study on the efficiency improvement of the magnetic levitation train using the LIM (Linear Induction Motor) was presented. The maglev train has the advantage of being environmentally friendly since much less noise and dust is produced. However, due to structural limitation, compared to a rotating induction motor, linear induction motor, the main propulsion engine of the maglev train has a relatively greater air gap and hence has the lower operation efficiency. In this paper, the relationship between the operating condition of the train and the slip frequency has been investigated to find out the optimum slip frequency that might improve the efficiency of the magnetic levitation train with linear induction motor. The slip frequency is variable during the operation by this relationship only within a range that does not affect the levitation system of the train. After that, the comparison of the efficiency between the conventional control method with the slip frequency fixed at 13.5[Hz] and the proposed method with the slip frequency variable from 9.5[Hz] to 6.5[Hz] has been conducted by simulation using Simplorer. Experiments of 19.5[ton] magnetic levitation trains owned by Korea Institute of Machinery and Materials were carried out to verify the simulation results.
For the reduction and efficient management of railway noise, first of all prediction of railway noise is necessarily requisted. At home and abroad many studies for prediction of raiiway nearby noise have been accomplished. But it is impossible to predict easily and exactly for the Korean Railway, because the acoustic powers for each rolling stock operated in Korea have not been built yet. So in this study, prediction model equation for environmental noise for Korean rolling stock Mugungwha was suggested using SEL of engine and rolling noise component separately. In this prediction model, the number of car, distance from the rail can be considered. Finally for the validation of prediction nlodel equation, the predicted Leq was compared to the measured Leq.
In the present study, the influence of car body structures to the noise and vibration characteristics has been sought. The numerical modal analysis for the body-in-white is employed to predict the vibratory response of structure, and then followed by the experimental modal testing to confirm the validity of the model. Using the results of numerical simulations with the designated modal parameters, the optimal structural configuration has been deduced. Special interests have been paid to the sensitivity of sound quality to the structural integrity. Since the structural integrity has a close relationship to the structure-born noise, the substantially low frequency range, which is far below the frequency range almost barely sensible by human auditory organ but still quite influential to overall impression, is especially examined. The subjective assessment agrees with the objective evaluation by means of traditional sound measures as well as psychoacoustic metrics.
An accurate railway environmental noise prediction model is required to make the proper solution of the railway noise problems. In this paper, an engineering model for predicting the noise of conventional passenger cars is presented considering the acoustic source strength in octave-band frequencies and the propagation over grounds with varying surface properties. Since the formation of a train can be variable, the source strength of each locomotive and passenger car was estimated by measuring the pass-by noise and analysing the wheel-rail rolling noise. Some validation cases show on the average small differences between the predictions of the present model and the measurement results.
The aerodynamic drag characteristics of HEMU-400X which has been being developed for the maximum speed of 430km/h were analyzed experimentally as the variations of the pantograph cover configurations to reduce the acoustic noise and the aerodynamic drag of the pantograph system. The wind tunnel tests were performed with three pantograph cover models upon 1/20 scaled 5-car model of HEMU-400X. Two kinds of wedge shapes which induce up-flow in the vicinity of the pantograph and one cone shape which reduces the whole train drag were used in order to compare the aerodynamic characteristics as the pantograph cover shape changes. The each axial force of 5 each car was measured at a time with the test velocities, 30, 40, 50, 60m/s. Through the wind tunnel test the base drag forces of HEMU-400x model and the forces by the pantograph cover on the train model were investigated and the aerodynamic drag characteristics of the train model by the pantograph cover configurations were analyzed.
The presented investigation of shift clonk in a vehicle with front-wheel drive shows how a detailed analysis of the complete acoustic system with respect to excitation, transfer and radiation foremost enables possibilities of noise reduction to be worked out. One of the most important basics for the shift clonk analysis was a synchronous measurement of both, torsional vibrations in the drive train on the excitation side as well as airborne and structure-borne noise signals on the transfer and radiation side. Thus, root causes could be identified and improvement measures of the internal shift system could be worked out. An analysis of the transfer paths by means of airborne and structure borne noise measurements made evident that the side shafts were responsible for the disturbing frequencies in the transfer paths. With the help of the FE-simulation it was possible to develop measures of structure optimisation for the side shaft system. The realisation of these measures clearly reduced the shift-noises in the vehicle interior.
Hub bearings not only sustain the body of a car, but permit wheels to rotate freely. Excessive radial or axial load and many other reasons can cause defects to be created and grown in each component. Therefore, vibration and noise from unwanted defects in outer-race, inner-race or ball elements of a Hub bearing are what we want to detect as early as possible. How early we can detect the faults has to do with how the detection algorithm finds the fault information from measured signal. Fortunately, the bearing signal has periodic impulse train. This information allows us to find the faults regardless how much noise contaminates the signal. This paper shows the basic signal processing idea and experimental results that demonstrate how good the method is.
Subway is used as a useful transportation method to solve the metropolitan traffic problem for its advantages of being not only accurate, safe and massive, but also of not producing any exhaustion gas in compare with the other ground transportation systems. However, noise inside the car due to concrete based rail track and tunnel structure has become a social problem. So, an analysis on the noise characteristics according to their routes and locations was made on the basis of the actually measured results from the trial run.
Hybrid Electric Vehicles(HEVs) have seriously come into prevalence recently as car manufacturers and consumers have become more aware of the environmental and economic problems of conventional vehicles. For the alternative power-train and battery cooling systems in HEVs, an effective thermal management system is required, and many automakers are interested in using Brushless DC(BLDC) motors for cooling fans for the overall traction unit's performance and energy saving capability. This paper presents the development status of BLDC motors as major parts of the power-train, i.e. the engine cooling and battery cooling fans of HEVs. A design that uses BLDC motors for the power-train and each battery cooling fan, is successfully implemented through using electro-magnetic analysis, and prototype BLDC motors are examined. As experimental results, the BLDC motors achieved an efficiency of 85% as engine cooling fans and 72% as a battery thermal management fan motor. The electric cogging noise is significantly reduced by changing the skew of the slot pitch angle and optimizing the magnetic shape.
본 논문에서는 음성 및 잡음 구간을 검출하기 위하여 신경회로망에 의한 음성 및 잡음 인식시스템을 제안한다. 제안하는 신경회로망은 오차역전파알고리즘에 의하여 학습되는 네트워크이다. 먼저, 고속 푸리에변환에 의한 전력스펙트럼 및 선형예측계수가 각 프레임에서 신경회로망의 입력으로 사용되어 네트워크가 학습된다. 따라서 제안된 신경회로망은 잡음이 중첩되지 않은 음성 및 잡음을 사용하여 학습된다. 제안한 인식시스템의 성능은 다양한 음성 및 백색, 프린터, 도로, 자동차 잡음 들을 사용하여 인식율에 의하여 평가된다. 본 실험에서는 신경회로망의 학습 데이터 및 평가 데이터가 다를 경우에도 이러한 음성 및 잡음에 대하여 92% 이상의 인식율을 구할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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