선로의 레일은 재료적인 특성과 현장의 많은 주변 요소에 의한 불확실성이 매우 높은 시스템으로 결함의 위험이 상존한다. 결함 발생과 조치에 따라 영업손실로 이어지므로 레일 결함 발생과 동시에 적절한 조치가 요구된다. 따라서 레일결함 발생 시 레일교환시기를 파악하는 것이 선로관리비용을 줄일 수 있으며 레일교환에 대한 신속한 판단을 위함 관리기준을 정립하는 것이 요구된다. 현재 국내에서 고속선의 경우 관리 기준이 있으나, 일반철도는 없는 실정이다. 본 연구는 차후 일반철도 180km/h 속도상승을 계획하고 있는 현 시점에 국외 관리기준을 분석하여 결함관리기준을 정립에 기여하고자 한다. 국내의 경우, 2004. 4. 1 프랑스 기술을 전수받아 개통한 고속선은 프랑스 레일관리기준을 적용한 "레일손상 등급별 관리기준"을 제정하여 레일관리를 시행하고 있다. 국외의 경우, INNOTRACK프로젝트 안에서 관련된 다른 IM(Infrastructure Managers, 사회기반시설 관리자들)에게 최근의 활동과 변화의 이해를 제공하기 위해서, 선택된 결함들의 최소조치들의 조사가 Network Rail, OBB, Prorail, Banverket 그리고 DB에서 수행되고 있으며 UIC 지침에도 포함되고 있다. 모든 최소조치 원칙은 초음파나 육안에 의해 발견된 길이나 초음파 또는 와류탐상기(eddy current system)를 이용한 깊이에 대한 제한(limits)을 준다. 또한 침목과 이음매 또는 용접부에 관한 위치에 관한 결함의 제한이 있다. 명시된 기간은 즉각적일 수도 있으며, 보통 속도 제한이나 비상 죔쇠(Clamps)같은 경감시키는 수단에 적용될 수 있으며, 또는 더 긴 기간이 될 수도 있다. 더 긴 기간들은 수리나 레일 교체를 통하여 선로로부터 결함이 제거되어야 하는 최대의 시간이다. 본 연구에서는 Transverse Breaks, Squats, Head Checks 3가지 결함 유형에 대해 각 국에서 사용하는 최소 조치를 비교하여 분석하였다. 분석결과, 유럽에서는 레일결함에 대하여 깊이 있는 연구를 통하여 관리기준을 정하여 관리하고 있으며 이에 따라 상세하고 구체적인 레일 관리가 가능하므로 효율적이며 안전성이 제고되는 것으로 판단된다. 차후 일반철도의 180km/h 속도상승을 계획하고 있는 현 시점에서 국내철도 일반선 여건에 적합한 레일결함관리기준을 정립하기 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
레일 표면 결함이 발생할 경우 매우 높은 충격하중이 발생하여 레일 피로 진전 또는 레일 파단에 이를 수 있고 레일이 파단될 경우 열차탈선 등 대형 사고가 발생할 수 있으므로 레일 결함부에 대한 관리기준의 정립이 매우 중요하다. 본 연구에서는 차량-궤도 동적 상호작용 해석 프로그램을 이용하여, 실제 고속철도 자갈궤도에서 결함이 발생한 43개 지점에서 측정된 레일요철을 입력값으로 하여, 요철 깊이에 따른 충격 윤중과 레일 휨응력을 산정하였다. 궤도틀림을 감안하여 윤중 및 레일 휨응력의 한계값을 설정하고, 해석결과로부터 얻은 윤중 및 레일 휨응력 최대값과 결함 깊이 및 폭과의 상관관계를 분석함으로써 레일 표면 결함부에 대한 관리기준을 제시하였다. 분석 결과, 허용할 수 있는 요철 깊이는 충격 윤중에 의하여 발생할 수 있는 레일 두부의 소성 변형을 방지하기 위하여 관리되어야 하며, 엄격한 조건을 평가할 경우 그 값은 0.2mm 정도가 적당함을 알 수 있었다.
철도 레일의 주기적인 탐상은 레일 결함으로 인해 발생할 수 있는 철도 중대사고를 미연에 방지할 수 있는, 철도 안전 유지의 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문은 현재 철도 레일 탐상에 적용되고 있거나, 적용을 위해 연구 중인 비파괴탐상 기법들에 관해 기술하였다. 레일에 발생하는 결함 유형에 대해 우선 언급하였고, 레일 탐상에 가장 많이 적용되고 있는 압전형 탐촉자 기반의 초음파탐상 기술에 대해 정리하였다. 접촉식 초음파 레일 탐상 기술에 대한 대안으로서 연구 중이거나 시험 중인 비파괴탐상 기법들에 대해 기술하고, 각 기법 별로 레일의 표면 및 내부 결함 검출 가능 여부에 대해 살펴보았으며 여러 탐상 기법들에 대한 비교를 통해 향후 레일 탐상 기술 개발에 활용하고자 하였다.
현재 도시철도 레일의 노후화로 인한 레일표면결함이 증가하고 있으나 국가에서 제정된 궤도성능평가에 관한 세부지침에서 레일표면손상을 기술자의 육안, 간단한 측정 도구로 점검을 수행하는 실정이다. 주기적인 선로순회작업 및 육안점검을 통해 레일표면의 결함을 발견하는 것은 매우 중요하다. 그러나 점검자의 주관적 판단에 의해 레일표면의 결함의 경중을 평가하는 것은 레일 내부의 손상을 예측하기에 상당한 제약이 따른다. 본 연구에서는 레일표면손상에 따른 레일내부 균열특성에 관한 연구로서 현장측정에서는 레일표면 손상개소를 선정하여 가속구간 및 제동구간의 노후레일 시료를 채취하여 레일표면손상 상태를 평가하고자 전자주사현미경(SEM)을 이용하여 균열특성을 분석하였다. 분석결과, 주행 중인 열차로 인해 발생하는 균열 메커니즘과 레일표면방향으로 올라오는 각도로 균열이 발생하는 가속구간의 균열특성을 실험적으로 입증하였다.
본 연구에서는 현재 도시철도 레일의 노후화로 인한 레일표면결함이 증가하고 있으나 국가에서 제정된 궤도성능평가에 관한 세부지침에서 레일표면손상을 기술자의 육안, 간단한 측정 도구로 점검을 수행하는 실정이다. 최근 궤도진단법 제정에 따라 대규모 예산이 투입되고 레일진단물량이 급증되고 있으나 노동집약적인 육안조사기법으로는 진단결과에 대한 신뢰성확보가 어려운 실정이다. 주기적인 선로순회작업 및 육안점검을 통해 레일표면의 결함을 발견하는 것은 매우 중요하다. 그러나 점검자의 주관적 판단에 의해 레일표면의 결함의 경중을 평가하는 것은 레일 내부의 손상을 예측하기에 상당한 제약이 따른다. 본 연구에서는 레일표면손상에 따른 레일내부 균열특성 관한 연구로서 현장측정에서는 레일표면 손상개소를 선정하여 다양한 손상유형의 시료를 채취하여 레일표면손상 상태를 평가하고 실내시험에서 전자주사현미경(SEM)을 이용하여 레일표면결함 및 내부결함의 상관관계를 분석하고자 한다. 또한 실내시험의 결과와 수치해석 결과를 비교를 통하여 레일표면손상을 분석하였다. 현재 공용중인 도시철도 레일의 균열성장율을 파악하고자 가우시안 확률밀도 함수를 적용하여 분석하였다.
레일 표면 결함에 대한 유지보수의 중요성이 KTX의 운행에 따라 더욱 증대되고 있다. 이는 고속 운행시 레일 표면 결함은 레일의 피로수명 단축과 궤도의 열화 증속 및 승차감 저하를 유발하기 때문이다. 본 연구는 KTX의 운행현황을 고려하여 경부 고속선의 레일 연마 기준을 제안하였다. 이를 위해서 경부 고속선에서 UIC 60 레일 시편을 체취하여, 현미경에 의한 미세 조직을 조사하고 경도를 측정하였다. 레일 표면 결함을 유발하는 RCF에 영향을 미치는 인자들로 통과 톤수, 주행속도 및 궤도상태를 고려하였다.
철도에서 차량의 가이드 역할을 하는 레일에 결함이 발생할 경우 빠르게 진전하는 특성이 있으며 차량의 탈선과 같은 대형사고로 이어질 수 있어 레일 결함 탐상 기술은 매우 중요하다. 본 연구에서는 증속에 따른 누설자속기반 철도레일 결함탐상 기술의 적용성 검토를 위해 증속이 가능한 레일 탐상 시험 장치 제작 및 결함 레일 시편에 대한 탐상 시험을 수행하였다. 이를 위해, 철도레일 형상에 맞는 센서부 및 자화부를 설계하였고 인공결함을 갖는 결함 레일 시편을 제작하였다. 제작된 시험 장치를 이용해 4km/h에서 12km/h까지 속도를 증가시키며 결함에 의해 생성되는 누설자속을 측정하였고 원 신호의 미분을 통한 가시성 향상으로 결함 판별 및 결함 위치를 성공적으로 확인하였다. 향후 리프트 오프 유지 등 고속화에 필요한 점을 보완할 경우 고속 검측차에도 적용가능 할 것으로 생각된다.
차륜과 레일의 반복적인 구름접촉은 레일 표면결함을 유발하고, 레일 표면결함은 충격하중을 유발하여 소음 진동, 레일파단, 궤도파괴로 이어지고 심할 경우 열차사고(탈선)를 발생할 수 있다. 이러한 레일 표면결함을 제어하기 위한 방법으로 레일연마가 시행되고 있다. 본 연구는 KTX차륜과 UIC레일에서 발생하는 최대 접촉압력을 유한요소해석을 통해 산정하였고, 일반레일 및 열처리레일에 대한 구름접촉피로시험을 수행하여 접촉압력 및 반복횟수에 따른 레일표면 경화층 형성 경향을 분석하였으며, 누적통과톤수에 따라 고속철도 레일에서 발생하는 표면 경화층을 제거하여 건전한 레일표면을 유지하기 위해 0.2mm/2천만톤의 적정 레일연마량을 제안하였다.
철도 레일은 차륜과 레일의 접촉면인 레일 표면에서 구름 접촉 피로 균열이 상시 발생할 수 있는 조건이기 때문에 균열의 상태를 철저히 점검하고 절손을 방지하기 위한 정밀한 점검 및 진단이 필요하다. 최근 궤도 시설의 성능 평가에 대한 세부 지침에서는 궤도 성능평가를 위한 방법과 절차에 관한 필요사항을 제시하고 있다. 그러나 레일 표면 손상을 진단하고 등급을 산정하는 것은 주로 외관 조사(육안 조사)에 의존하며, 이는 점검자의 주관적인 판단에 따른 정성적인 평가에 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Fast R-CNN을 사용하여 레일 표면 결함 검출에 대한 딥러닝 모델 연구를 수행하였다. 레일 표면 결함 이미지의 데이터 세트를 구축한 후, 모델을 테스트하였다. 딥러닝 모델의 성능평가 결과에서 mAP가 94.9%로 나타났다. Fast R-CNN의 균열 검출 효과가 높기 때문에 이 모델을 사용하면 레일표면 결함을 효율적으로 식별할 수 있을 것으로 판단된다.
굽힘파 전파 특성을 이용하여 지지강성을 도출하고 이를 이용한 레일체결장치의 결함 검출 시험법을 제안하였다. 점탄성 패드로 지지되고 체결장치로 고정된 레일의 진동 응답은 주파수에 따라 지지단 동특성에 크게 영향을 받는다. 체결장치에 결함이 발생할 경우에는 구조적인 불연속성으로 인해 굽힘 파동의 전파 특성이 변화하게 된다. 이러한 변화를 감지하기 위해서 전달함수법을 이용해 주파수에 따라 변화하는 레일 지지단 동특성을 측정하였다. 연속 스프링으로 지지된 레일 응답으로부터 예측한 레일의 보존에너지를 이용해 결함에 대한 파동 전파의 민감도를 해석하였다. 민감도 해석 결과와 동적지지강성 변화를 측정하여 손상지수를 계산하고 결함 위치를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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