Suppose G is a simple graph. The irregularity of G, irr(G), is the summation of imb(e) over all edges $uv=e{\in}G$, where imb(e) = |deg(u)-deg(v)|. In this paper, we investigate the behavior of this graph parameter under some old and new graph operations.
Due to high-speed of trains, the track deformation increases rapidly and may lead to track irregularities causing the track stability problem. To secure the track stability, the continual inspection on track irregularities is required. The paper presents a methodology for identifying track irregularity using the NARX neural network considering non-linearity in the train structural system. A simulation study has been carried out to examine the proposed method. Acceleration time history data measured at a bogie were re-sampled to every 0.25m track irregularity. In the simulation study, two sets of measured data were simulated. The second data set was obtained by a train with 10% more mass than the one for the first data set. The first set of simulated data was used to train the series-parallel mode of NARX neural network. Then, the track irregularities at the second time period are identified by using the measured acceleration data. The closeness of the identified track irregularity to the actual one is evaluated by PSD and RMSE.
Generally, there are many types of data, such as wear data or irregularity data, are detected for analyzing railway performance. The analysis of railroad wear or irregularity data is most effective method for the efficient railway maintenance. Especially, the track damaged directly by train, have as important position with the inspection data. This study suggest the Life-Cycle performance analysis method and process of railroad by analyzing two types of data, wear data and irregularity data. This analysis methods can be applied to suggest the Life-Cycle performance of railroad based on environmental factors or design factors, such as sleeper type, roadbed type, cant, the radius of curvature, speed, maintenance history and so on.
The poor seismic performance of reinforced concrete buildings during the latest earthquakes has become a serious issue in the building industry in Turkey. This case, designing new buildings without structural irregularities against earthquake loads reveals to be quite significant. This study mainly is focused on the effects of different torsional irregularities on construction costs and earthquakes performance of reinforced concrete buildings. In that respect, structural torsional irregularities are investigated based on the Turkish Earthquake Code. The study consists of major eight main parametric models. In this models consist of totally 49 models together with the variations in the number of storey. With this purpose, the earthquake performances and construction costs (especially steel quantities) of reinforced concrete buildings which having different structural torsional irregularities were obtained with the help of Sta4-CAD program. Each model has been analyzed by both the methods of equivalent earthquake loading and dynamic analysis. The obtained results reveal that the model-1 which has lower torsional irregularity coefficient shows the best earthquake performance owing to its regular plan geometry. Also, economical comparisons on costs of the torsional irregularity are performed, and results-recommendations are given.
Rail is one of major track components for train service, it should be provided in the condition of flat and smooth driving aspect. Therefore, it is inevitable that there would be the field welding to integrate on CWR(Continuous Welded Rail) removing rail joint in these days. It is high chance to be some rail surface irregularity due to the limitation on the status of work condition If a high speed train runs on the rail surface irregularity in the welding part, big impact load comes to pass on that, so track irregularity cycle is reduced, therefore track maintenance cost can be increased. this paper has analyzed wheel load variation according to removing the rail surface irregularity using portable grinding machine in the high speed line. The result measured before and after in the field is decreased about 9.26% on the wheel load variation.
In this paper, a numerical method for analyzing the interactions between train and track is presented. The effect of track irregularity on high speed running trains and track is examined by parametric studies. Two types of vertical track irregularity are considered. The first one is ideally assumed to a sine wave to investigate train and track behaviors with the change of its shape feasibly, The second one is artificially generated from PSD of track irregularity which was established from the measured data on real railways. In the track dynamic model, rail is considered to have a distributed mass and to be supported discretely at sleepers above ballast divided into three layers. Then, the contact between wheel and rail is modeled by a nonlinear Hertzian spring.
The inspection of track irregularity, which is the most important index for the evaluation of the dynamic safety of the rolling stock, is performed by setting up the testing train set. The self-diagnosis for the various rolling stocks and railways can be obtained if it is possible to take the simultaneous inspection of track irregularity for the commercial vehicle while it is running and to build up a dynamic safety evaluation system. It is expected to have some good effects, such as preventing accident with the low dynamic safety, cutting cost for the testing train set and evaluating the exact influence on the rolling stock and railway. In this study, innertial measuring method, which allows us to directly measure the track irregularity from the commercial vehicle, will be considered and some overseas cases will be explored as well.
현재 국내에서 EM-120에 의해 검측된 틀림 데이터는 매우 불규칙적인 형태를 나타내며 데이터 분석 시 다양한 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 궤도의 효율적인 유지관리를 위해 검측된 틀림데이터의 특징과 문제점을 분석하고, 이를 보완할 수 있는 효율적인 처리 기법을 개발하였으며, 정제된 데이터의 ARIMA 분석을 통해 검측데이터와 계절 변화의 상관관계 분석을 수행하였다. 또한 회귀모형, 지수평활법, ARIMA 모형 등 다양한 예측 모델의 적용을 통해 검측 데이터의 시계열 분석을 수행하고, 궤도 틀림 데이터의 예측 모델에 적합한 최적 모델 선정과 관련한 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 네트워크 RTK (Real Time Kinematic) 환경에서 기준국 간 이온층 지연 변칙현상에 대해 검출하는 기법을 제안한다. 태양흑점 폭발이나 지자기 폭풍 등으로 인해 이온층 지연의 시공간적 변화가 심해지면 네트워크 공간 안에서 이온층 지연의 선형성을 보장할 수 없게 된다. 이 때, 생성된 보정정보를 사용자가 사용하면 잘못된 미지정수를 결정하여 위치 오차가 증가하는 현상이 발생할 수 있다. 따라서 신뢰성있는 보정정보를 사용자에게 제공하기 위해서 이온층 지연에 변칙현상을 검출하는 기법이 필요하다. 본 논문에서 제안한 기법은 보정정보의 전파성 항으로 이온층 지연 변칙현상을 검출하기 위한 지표를 계산하고, 이를 임계치와 비교해서 이온층 지연 변칙현상 발생을 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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