Numerical simulation is conducted to clarify the heat transfer and fluid flow characteristics of HVAC(Heating, Ventilating and Air-Conditioning} for double-deck train. The HVAC system is installed under the roof of carbody. In the lay-out of HVAC system, air duct must be installed to supply air to 1st and 2nd floor respectively. The standard k-epsilon turbulent models and SIMPLEC algorithm based on finite volume method are used to solve the physical HVAC model. To assure convergence, QUICK scheme for momentum equation and the first order upwind scheme for turbulent equations are used. From the results of simulation, the temperature and velocity magnitude are also distributed uniformly in the interior of passenger car.
본 논문의 목적은 소재대체법과 치수최적화 기법을 이용한 2층 고속열차 알루미늄 압출재 차체의 경량 설계를 제시하는 것이다. 소재대체법을 수행하기 위해 위상최적화 기법을 이용하여 차체 구조물의 샌드위치 복합재 적용 부위를 결정하였다. 해석결과, 루프와 2층 언더프레임에 샌드위치 복합재가 적용 가능함을 보여주었다. 치수최적화는 알루미늄 압출재와 카본/에폭시 복합재의 두께를 결정하는데 사용되었다. 치수최적화를 수행하기 위해, 설계변수, 제약조건, 목적함수를 정식화 하였으며 이러한 조건에 의해 유효설계를 도출하였다. 경량 설계의 결과로 2층 고속열차 하이브리드 차체의 무게를 2.18 ton(17.70%)까지 줄일 수 있음을 보여주었다.
Aluminum alloy is very useful material for high speed transportations due to its high strength and light weight characteristics. Especially because of a weight reduction a large extrustion of aluminum alloy carbody has been manufactured. This aluminum extruded panel is a hallow extruded panel. This shape and thickness is various by designer's sense and experience and VAW's profiles. So it is important to find an optimized shape and thickness of AEP. In this study we get the AEP's thickness to minimize a weight by applying an applying an optimization algorithm. The results of the study can be used as basic guidelines double-deck trains in the future.
High speed railway structure, contact of vehicle needs to design considering the running stability(dynamic behavior). Also, upper structure has to satisfy design standard about moving load, high speed train(KTX). So, the high speed railway structure has to satisfy the requirement of natural frequency, vertical acceleration on deck, face distortion and vertical displacement considering ride comfort, which is suggested Ho-nam high speed railway design standard. In this study, it was investigated and evaluated to the dynamic behavior for a double-rib arch railway bridge subjected to moving load considering real high speed train loads.
Recently, in the metro railways, researches on the skip-stop operation and development of the double deck train-set are active, which is to improve the service quality through reducing the passenger travel time and suppling seating service. Constructing new line or reforming the existent line needs huge amount of budget. Therefore, previous to start these large scale projects, scrutiny on benefit improvement, cost reduction and those optimal trade-off is indispensable. In this paper, a quantitative analysis to determine the optimal train service patterns and train-sets necessary is proposed, under the skip-stop operation condition in the metro railways. The analysis models are formulated in mathematical programming model, and tested validity using the LINGO 7.0.
본 연구의 목적은 구체 경량화의 일환으로써, 복합재료(3-X Board, Al extrusion panel, etc) 사용에 대한 가능성을 판단하기 위한 기초자료를 구축하는데 있다. 해석 대상은 2층 기차의 객차부분이고, 구체에 적용하는 복합재료는 3-X Board를 이용하였다. 구체의 구조 건전성을 평가하기 위해 상용 유한요소 프로그램을 이용하여 다양한 하중 하에서의 응력해석을 수행하였다. 구체에 사용되는 복합재료(3-X board)의 응력발생 경향을 파악하는 것이 목적이므로, 상세한 모델보다는 단순화한 모델을 이용하였다. 응력집중은 센터실(center sill), 1층 바닥과 측면과의 연결부, 그리고, 구체의 앞부분 창문 모서리에서 발생하였다. 압축 및 수직하중 하에서의 응력값들은 재료의 항복강도 내에 존재하였으나, 고유진동수는 제한 값보다 낮은 값을 갖았다. 현재 상세 모델에 대한 해석을 수행 중에 있다. 본 연구는 복합재료(3-X board)가 적용된 구체에 대한 초기 연구로써 만족할 만한 결과를 제시한다.
본 연구는 고속열차 시운전 시험과 이에 따른 주행동특성 고찰 및 개선에 관한 것이다. 고속열차 시운전 시험을 통한 선행 연구에서 도출한 요댐퍼 설치 방법에 따른 후미 진동 개선 방안을 실제 고속철도 차량의 시운전시에 적용하여 후미 진동 저감 효과가 있음을 확인하였다. 또한 전체 차량에 대한 진동저감 방안을 동역학 해석 소프트웨어를 사용하여 수치 해석적 방법으로 도출하였으며, 그 효과를 시운전 시험을 통하여 확인하였다. 개선된 설계안은 실제 2층 고속열차 객차에 적용되어 주행동특성 문제없이 시운전을 진행하였다. 차세대 고속열차 임계속도에 영향을 미치는 현가장치 파라미터들에 대한 민감도 분석을 수행하였으며, 임계속도에 크게 영향을 미치는 4개의 설계변수를 도출하였는데, 이는 1차 탄성조인트 열차진행 방향 강성, 2차 요댐퍼 시리즈 강성, 2차 횡댐퍼 댐핑계수, 차간 댐퍼 댐핑계수 순이었다. 이 설계변수에 대한 최적화를 통하여 임계속도를 23.3% 향상시키는 현가장치 파라미터를 제시하였으며, 이는 차세대 고속열차 상용화 모델의 설계에 이용될 수 있다.
The idea of using measured dynamic characteristics for damage detection is attractive because it allows for a global evaluation of the structural health and condition. However, vibration-based damage detection for complex structures such as long-span cable-supported bridges still remains a challenge. As a suspension or cable-stayed bridge involves in general thousands of structural components, the conventional damage detection methods based on model updating and/or parameter identification might result in ill-conditioning and non-uniqueness in the solution of inverse problems. Alternatively, methods that utilize, to the utmost extent, information from forward problems and avoid direct solution to inverse problems would be more suitable for vibration-based damage detection of long-span cable-supported bridges. The auto-associative neural network (ANN) technique and the probabilistic neural network (PNN) technique, that both eschew inverse problems, have been proposed for identifying and locating damage in suspension and cable-stayed bridges. Without the help of a structural model, ANNs with appropriate configuration can be trained using only the measured modal frequencies from healthy structure under varying environmental conditions, and a new set of modal frequency data acquired from an unknown state of the structure is then fed into the trained ANNs for damage presence identification. With the help of a structural model, PNNs can be configured using the relative changes of modal frequencies before and after damage by assuming damage at different locations, and then the measured modal frequencies from the structure can be presented to locate the damage. However, such formulated ANNs and PNNs may still be incompetent to identify damage occurring at the deck members of a cable-supported bridge because of very low modal sensitivity to the damage. The present study endeavors to enhance the damage identification capability of ANNs and PNNs when being applied for identification of damage incurred at deck members. Effort is first made to construct combined modal parameters which are synthesized from measured modal frequencies and modal shape components to train ANNs for damage alarming. With the purpose of improving identification accuracy, effort is then made to configure PNNs for damage localization by adapting the smoothing parameter in the Bayesian classifier to different values for different pattern classes. The performance of the ANNs with their input being modal frequencies and the combined modal parameters respectively and the PNNs with constant and adaptive smoothing parameters respectively is evaluated through simulation studies of identifying damage inflicted on different deck members of the double-deck suspension Tsing Ma Bridge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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