• 한국철도학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.151-159
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• 2006

It analyzed the mechanical behaviors of non-ballasted railway bridge (steel plate girder type) with ballast reinforced on the finite element analysis, field test and laboratory test far the static and dynamic responses. The major objective of this study is to investigate the effects and application of reinforcement for steel plate girder railway bridge by the external post-tensioning method. The reinforcement of non-ballast railway bridge had obviously stable dynamic behaviors due to the additional dead force which was ballast. But in case of static behaviors, static displacements and stresses had increased nearly the allowable values. Therefore we analyzed the mechanical behaviors of non-ballasted railway bridge with ballast reinforced and external post-tensioning reinforced on the finite element analysis and laboratory test for the static and dynamic behavior. As a result, the reinforcement of ballasted railway bridge the external post-tensioning method are obviously effective for the additional dead force which is ballast. The analytical and experimental study are carried out to investigate the post-tension force decrease bending behavior and deflection in composite bridge for serviceability. The servicing railway bridge with ballast reinforced has need of the reasonable reinforcement measures which could be reducing the effect of additional dead load that degradation phenomenon of structure by an unusual. stresses and a drop durability.

• 한국도시철도학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.383-392
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• 2018

본 연구에서는 비교적 경간이 긴 트러스교를 포함한 무도상 교량을 대상으로 장대레일을 부설할 때 궤도-교량 상호작용으로 인한 레일 부가 축응력과 교량 지점 반력 등의 변화를 검토하여 레일 장대화를 위한 개량 방안을 분석하였다. 연구결과에 따르면 무도상 교량에서 장대레일을 부설할 경우 레일 부가 축응력과 지점 반력이 큰 폭으로 증가하는 것으로 나타났다. 레일 부가 축응력은 횡저항력을 충분히 확보할 경우 수용 가능하지만, 지점 반력이 증가하게 될 경우 받침이나 교각의 손상이 우려되고 대규모 보수 보강을 필요로 하므로 지점 반력을 완화시킬 수 있는 방안을 강구할 필요가 있다. 교량 가동단의 마찰저항을 고려하는 경우 레일 부가 축응력은 감소하지만 지점 반력에 미치는 영향은 매우 작은 것으로 나타났다. 반면 궤도 종저항력이 작아지면 레일 부가 축응력과 지점 반력이 모두 큰 폭으로 감소하는 것으로 나타났으며, 레일 부가 축응력이 큰 일부 구간에 ZLR 체결장치를 적용하는 경우 레일 부가 축응력 뿐 아니라 교량 지점 반력이 크게 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 무도상 교량의 레일 장대화를 위하여 일부 ZLR 체결장치를 적용하고 궤도 종저항력을 줄이는 방안이 매우 효과적이라고 판단된다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1034-1039
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• 2004

The major objective of this study is to investigate the effects and application of reinforcement for steel plate girder railway bridge by the external prestressing method. It analyzed the mechanical behaviors of non-ballasted railway bridge with ballast reinforced and external post-tensioning reinforced on the finite clement analysis for the static and dynamic behavior. As a result, the reinforcement of ballasted railway bridge the external prestressing method are obviously effective for the additional dead force which is ballast. The analytical study are carried out to investigate the post-tension force decrease bending behavior and deflection in composite bridge for serviceability. To develop two type FEM model which reflect well the post-tension force transverse distribution behavior of servicing bridge. With the comparing the results of railway bridge with ballast which carried out before the post-tensioning with the results of railway bridge with ballast which carried out after post-tensioning, It is investigated that the additional dead load decrease effect and bending behavior of servicing bridge is effect by the post-tensioning. The reinforcement by using the external tendon can be reducing that structure of a degradation phenomenon by unusual stresses due to additional dead load and other problems.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.206-216
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• 2020

국내의 노후 철도교량이 증가함에 따라 노후화로 인한 유지관리비가 점점 증가하고 있으며, 지속적인 관리가 더욱 더 중요해지고 있다. 하지만 관리해야하는 노후 시설물은 증가하지만, 노후 시설물을 점검 및 진단을 할 수 있는 전문 인력은 부족해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 정적 변형률 응답 데이터를 적용하여 AI 기술의 머신러닝 기법으로 구조물의 국부적인 손상을 탐지하는 개선된 학습모델을 제시하고자 한다. 손상탐지 머신러닝 학습 모델을 구성하기 위해 우선 무도상 철도 판형교의 설계도면을 참고하여 교량의 해석모델을 설정하였으며, 설정된 해석모델로 손상시나리오에 따른 정적변형률 데이터를 추출하여 통계적 기법을 이용해 교량의 신뢰도 기반의 Local 손상 지수를 제시하였다. 손상 탐지는 손상 유무 탐지, 크기 탐지, 위치 탐지 3단계의 과정을 수행하여 손상 크기 탐지에서 선형 회귀 모델을 추가로 고려해 임의의 손상을 탐지하였으며, 최종적으로 손상 탐지 머신러닝 분류 학습 모델과 회귀 모델을 이용한 임의의 손상 위치를 추정 및 검증하였다.