The general situation of system composition and safety management of high-speed railway terminal is investigated and a comprehensive evaluation index system of operational security is established on the basis of railway laws and regulations and previous research results to evaluate the operational security management of the high-speed railway terminal objectively and scientifically. Index weight is determined by introducing interval eigenvalue method (IEM), which aims to reduce the dependence of judgment matrix on consistency test and improve judgment accuracy. Operational security status of a high-speed railway terminal in northwest China is analyzed using the traditional model of fuzzy comprehensive evaluation, and a general technique idea and references for the operational security evaluation of the high-speed railway terminal are provided. IEM is introduced to determine the weight of each index, overcomes shortcomings of traditional analytic hierarchy process (AHP) method, and improves the accuracy and scientificity of the comprehensive evaluation. Risk factors, such as terrorist attacks, bad weather, and building fires, are intentionally avoided in the selection of evaluation indicators due to the complexity of risk factors in the operation of high-speed railway passenger stations and limitation of the length of the paper. However, such risk factors should be considered in the follow-up studies.
This paper is concerned with the life-cycle cost(LCC) analysis of the urban transit vehicle. LCC is the core part of analyzing the total cost of acquisition and ownership of a system. LCC in railway industry has been focused on the prediction of investment for railway vehicles. Therefore, to investigate future cost for operation and maintenance in detail, it is necessary to evaluate the LCC of the vehicle systematically. This study is focused on making a fundamental model for estimating the LCC of the urban transit vehicle. To develop a appropriate LCC model, we broadly analyzed specs and standards and compared the LCC model developed in other country. Moreover, this paper proposes strategies to develop an unique LCC model for the urban transit vehicle.
Since the introduction of PSD in 2005, the number of accidents involving passengers falling onto the tracks accidentally or intentionally have drastically decreased, but the number of PSD related passenger accidents is increasing. While existing papers on PSD have been devoted to systemic introduction and system improvement, papers on passenger casuality accidents due to deteriorated PSD have been limited. This paper proposes revising of the scenario model for passenger accidents using classified hazard sources of PSD.
This paper introduces a multi-phase fuzzy risk graph model, representing a method for determining for SIL values for railway industry systems. The purpose of this paper is to compensate for the shortcomings of qualitative determination, which are associated with input value ambiguity and the subjectivity problem of expert judgement. The multi-phase fuzzy risk graph model has two phases. The first involves the determination of the conventional risk graph input values of the consequence, exposure, avoidance and demand rates using fuzzy theory. For the first step of fuzzification this paper proposes detailed input parameters. The fuzzy inference and the defuzzification results from the first step will be utilized as input parameters for the second step of the fuzzy model. The second step is to determine the safety integrity level and tolerable hazard rate corresponding to be identified hazard in the railway industry. To validate the results of the proposed the multi-phase fuzzy risk graph, it is compared with the results of a safety analysis of a level crossing system in the CENELEC SC 9XA WG A0 report. This model will be adapted for determining safety requirements at the early concept design stages in the railway business.
Each feeding power is transformed 3 phases of KEPCO through SCOTT transformer and operate a electric train in AC Feeding system of electric railway. Nowaday a power conversion system, installed inside the train, generate a harmonics and has a effect on a power quality and it is necessary to install a countermeasures. This report is proposed a new technique to simulate a power system based on frequency model. The result is resonable relatively with a experimental one.
As it recently appears that LCC (Life Cycle Cost) analysis may be considered as an essential method for economic evaluation of infrastructures. Many researches have been made to assess LCC of each facility based on reasonable methods. However, expected maintenance repair cost must be reasonably estimated to enhance the reliability of LCC analysis through systematic and rational methods. This study is intended to propose a rational approach to reliability-based LCC analysis of high-speed railway steel bridges considering lifetime corrosion and fatigue damage. However in Korea, since high speed railway steel bridges are only recently constructed, no direct statistical data are available for the account of the maintenance cost and thus their maintenance characteristics are not clear yet. In this paper, for the assessment of expected maintenance/repair cost, the fatigue system reliability analysis incorporating the corrosion effect is proposed by considering the corrosion and fatigue damage using measured data of high speed railway steel bridges. A model proposed by Rahgozar, of at for fatigue notch factor considering the corrosion effect is used in order to incorporate the corrosion effect into the fatigue strength reduction and S-N curve. Finally, the effectiveness of LCC model proposed for high-speed railway steel bridges is demonstrated by a numerical example.
A light rail transit, using a linear induction motor, is generally composed with reaction plates along railroad track and the three phase primary on the vehicle. This linear induction motor is driven to keep clearance between the primary and the secondary of the ground for preventing any contact. Therefore efficiency and power factor is very low. In addition, the reaction plate installed on the ground throughout entire railway is impossible to keep uniform gap and it may cause system deterioration. In this paper, A rotary-type small-scale model of a linear induction motor for various characteristic analysis is designed. Thrust force, normal force and input current of the model by air-gap variation have been analyzed by using a Finite Element Method (FEM). The effects of air-gap variation on system performance have been considered by analysis results.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.5
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pp.283-289
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2003
This paper proposes an expert system which can determine automatically the shunting routes corresponding to the given shunting works by considering totally the train operating environments in the station. The expert system proposes the multiple shunting routes with priority of selection based on heuristic search strategy. Accordingly, system operator can select a shunting route with the safety and efficiency among the those shunting routes. The expert system consists of a main inference engine and a sub inference engine. The main inference engine determines the shunting routes with selection priority using the segment routes obtained from the sub inference engine. The heuristic rules are extracted from operating knowledges of the veteran route operator and station topology. It is implemented in C computer language for the purpose of the implementation of the inference engine using the dynamic memory allocation technique. And, the validity of the builted expert system is proved by a test case for the model station.
Scheduled inspections of common crossings are one of the main cost drivers of railway maintenance. Prognostics and health management (PHM) approach and modern monitoring means offer many possibilities in the optimization of inspections and maintenance. The present paper deals with data driven prognosis of the common crossing remaining useful life (RUL) that is based on an inertial monitoring system. The problem of scheduled inspections system for common crossings is outlined and analysed. The proposed analysis of inertial signals with the maximal overlap discrete wavelet packet transform (MODWPT) and Shannon entropy (SE) estimates enable to extract the spectral features. The relevant features for the acceleration components are selected with application of Lasso (Least absolute shrinkage and selection operator) regularization. The features are fused with time domain information about the longitudinal position of wheels impact and train velocities by multivariate regression. The fused structural health (SH) indicator has a significant correlation to the lifetime of crossing. The RUL prognosis is performed on the linear degradation stochastic model with recursive Bayesian update. Prognosis testing metrics show the promising results for common crossing inspection scheduling improvement.
Hu, Qin;Lam, Heung Fai;Zhu, Hong Ping;Alabi, Stephen Adeyemi
Smart Structures and Systems
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v.21
no.4
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pp.435-448
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2018
This paper reports the development of a theoretically rigorous method for permanent way engineers to assess the condition of railway ballast under a concrete sleeper with the potential to be extended to a smart system for long-term health monitoring of railway ballast. Owing to the uncertainties induced by the problems of modeling error and measurement noise, the Bayesian approach was followed in the development. After the selection of the most plausible model class for describing the damage status of the rail-sleeper-ballast system, Bayesian model updating is adopted to calculate the posterior PDF of the ballast stiffness at various regions under the sleeper. An obvious drop in ballast stiffness at a region under the sleeper is an evidence of ballast damage. In model updating, the model that can minimize the discrepancy between the measured and model-predicted modal parameters can be considered as the most probable model for calculating the posterior PDF under the Bayesian framework. To address the problems of non-uniqueness and local minima in the model updating process, a two-stage hybrid optimization method was developed. The modified evolutionary algorithm was developed in the first stage to identify the important regions in the parameter space and resulting in a set of initial trials for deterministic optimization to locate all most probable models in the second stage. The proposed methodology was numerically and experimentally verified. Using the identified model, a series of comprehensive numerical case studies was carried out to investigate the effects of data quantity and quality on the results of ballast damage detection. Difficulties to be overcome before the proposed method can be extended to a long-term ballast monitoring system are discussed in the conclusion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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