국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
In the electrical railway, for the improvement of a train speed, it is necessary to study not only the dynamic behaviors of overhead catenary system but the fatigue behaviors of components for a safety assurance according to the increase of vibration level. One of the critical components in the system is a dropper. Therefore, the dynamic force acting on a dropper was measured in the Chungbuk Line and analyzed to figure out the dynamic characteristics the dropper. And in order to assure the safety of dropper clamp and cable, we proposed a test facility as well as test method based on the test results For the further study, we will measure the dynamic forces in the conventional line and high-speed line and make up the test condition, so that the safety of dropper clamps can be assured.
Loupes-assisted microsurgery often needs an operational head lamp for a better condition of light. This may cause serious neck fatigue due to the weight the operational head lamp, the limitation of the operator's head movement from the hind cable, and some cost for purchasing and management of it. On the contrary, a mountain head lamp is very light, full of freedom in movement, applicable to all types of loupes, and relatively very cheap. In conclusion, a mountain head lame can be a cost-effective light source for Loupes-assisted microsurgery.
Now a days, the fabrication and election skills have improved in Korea. Due to taking the vertical clearance and a point of beauty, the election of the suspension and the cable-stayed bridges whose span length can be lengthened have been increased. Accordingly, there are link areas between the bridges by cables and other bridges. These dynamic behaviors are different from others. When the vehicles and trains run on the link area, the member force and the fatigue behavior which are occurred to the structure have different values depend on the velocity. On this paper, we analyze the bridge behavior by means of the tine history analysis depend on to velocity, the number of vehicles, single and double way.
사장교에 사용되는 팽팽한 경사 케이블은 풍우현상에 의하여 진동에 쉽게 노출된다. 더욱이 보편적으로 알려진 풍우현상 이외의 이상현상에 의한 과도한 진동이 발생할 여지도 항상 존재한다. 급증한 동적변위는 케이블과 보호관에 과도한 인장력을 발생시키고 정착구와 댐퍼에 피로손상을 발생시키며 보강형의 설계에서 고려하지 않았던 추가적인 전단력 변화를 발생시킨다. 본 연구는 사장 케이블의 자유장에 발생된 동적변위에 의한 케이블의 동적장력 변화와 보강형의 전단력 변화를 분석 할 수 있는 해석적인 기법을 기술하고, 이로 인해 발생될 수 있는 사장교의 동적문제를 간략히 언급한다. 이것을 실현시키기 위해 사장 케이블이 진동하여 법선방향 변위를 발생시킬 때 나타나는 변화를 현방향 장력과 법선방향 장력으로 분리하여 물리적인 현상을 미분방정식으로 표현한 후 전개한 해를 풍우현상에 적용하여 케이블의 동적장력 변화와 보강형의 전단력 변화를 산정하였다. 주목할 것으로 CIP Recommendations(2002)에서 제시하는 방법론에 본 연구의 일부사항을 반영하여 산정하면 본 연구와 매우 유사한 결과를 제시하지만 CIP Recommendations에서 제시하는 방법론을 그대로 따라서 산정하면 10% 이상의 오차를 제시함을 확인하였다. 이것은 국제적으로 활용도가 매우 높은 설계지침에서 조차도 본 연구에서 논의하는 주제에 관한 조치가 없었음을 의미하는 것이다. 여기에 관한 검증은 사장 케이블의 진동형상을 만족하도록 외적하중을 재하시킨 탄성현수선 요소를 이용한 유한요소해석을 통하여 수행하였다.
본 논문에서는 교량 모니터링 시스템의 일부분으로 서해대교에 설치된 교량 하중측정 시스템(BWIM system)으로부터 획득한 신호를 분석하여 통행차량의 정보를 추출하기 위한 알고리즘의 개발과정과 이를 위해 수행한 현장 차량주행시험에 대하여 기술하였다. 개발된 BWIM 시스템은 포장층에 매설하는 축감지기가 없는 형태로, 바닥판과 가로보에 설치된 변형률계로부터 측정한 시간이력 변형률신호만을 이용하였다. 이들 측정신호로부터 추출하고자 하는 차량의 정보는 통과차로, 통과속도, 차 축수 및 총 중량이며, 이들 정보의 추출을 위해 패턴인식기법의 일종인 인공신경망(Aritificial Neural Network, ANN) 기법을 사용하였다. 현장 차량주행시험을 통하여 기지차량 및 미지차량 통행시의 BWIM 응답 데이터를 측정하였으며, 이들 실측데이터를 사용하여 인공신경망의 학습 및 성능검증을 수행하였다. 개발된 기법을 사용하여 추출되는 차량의 정보들은 현재의 교량상태 및 피로수명 평가시 활용될 수 있을 것이며, 향후 설계트럭 하중모델의 개정시 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 주 케이블에 횡방향 새그를 가진 자정식 현수교의 내풍안정성을 검토하기 위하여 풍동실험을 수행하고, 주형의 거동을 중심으로 그 결과를 분석하였다. 등류와 난류하에서 수행한 부분 모형 실험에서 가장 내풍안정성이 뛰어난 단면을 최종단면으로 선정하고, 전교 모형 실험을 통하여 검증하였다. 또한 차후 연구를 위한 플러터 계수를 측정하여 제시하였다. 교량의 사용성과 피로문제를 검토하기 위하여 버페팅 응답을 조사하였지만, 공학적 관점에서 만족할 만한 수준인 것으로 나타났다. 주형의 항력계수가 상당히 큼에도 불구하고 횡방향 변위가 매우 작게 나타났는데, 이는 주 케이블의 횡방향 새그가 주형의 변위를 구속하기 때문인 것으로 판단된다.
갠트리 로더(Gantry loader)는 생산설비 자동화의 물류이송에서 중요한 역할을 하고 있다. 최근 물류 반송거리가 확대되면서 이동반(Carrier)과 제어반(Controller)의 유선연결로 갠트리 운동의 장해, 주기적 유지보수로 인한 시간 지연 등이 문제점으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 이동반과 제어반의 연결을 무선화 하여 생산효율을 향상시키고자 갠트리 로더의 기구부를 트롤리 바(Trolley Bar)를 사용하여 개선하고 무선통신 시스템과 모션 제어기 및 제어 프로그램을 제작하여 무선 갠트리 로더 시스템을 개발하였으며 유선 갠트리 시스템과의 비교 평가를 통해 정밀도와 안정성을 확인하였다.
Bridge hangers, such as those in suspension and cable-stayed bridges, suffer from cumulative fatigue damage caused by dynamic loads (e.g., cyclic traffic and wind loads) in their service condition. Thus, the identification of damage to hangers is important in preserving the service life of the bridge structure. This study develops a new method for condition assessment of bridge hangers. The tension force of the bridge and the damages in the element level can be identified using the Bayesian optimization method. To improve the number of observed data, the additional mass method is combined the Bayesian optimization method. Numerical studies are presented to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The influence of different acquisition functions, which include expected improvement (EI), probability-of-improvement (PI), lower confidence bound (LCB), and expected improvement per second (EIPC), on the identification of damage to the bridge hanger is studied. Results show that the errors identified by the EI acquisition function are smaller than those identified by the other acquisition functions. The identification of the damage to the bridge hanger with various types of boundary conditions and different levels of measurement noise are also studied. Results show that both the severity of the damage and the tension force can be identified via the proposed method, thereby verifying the robustness of the proposed method. Compared to the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and nonlinear least-square method (NLS), the Bayesian optimization (BO) performs best in identifying the structural damage and tension force.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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