최근 자갈도상궤도의 유지관리 시 지반투과레이더(GPR) 장비를 이용한 지반 내부의 파울링 양상을 검측하는 시도가 이루어지고 있다. 하지만, 복잡한 지반조건이 혼재된 현장에서 다량의 노이즈가 포함된 채로 얻어지는 GPR 신호 자료 판독은 전문가의 경험에 의존하는 경우가 많으며, 정밀한 분석에 어려움도 많다. 따라서, 본 연구에서는 python 기반의 오픈소스코드인 gprMax와 RSA(Random sequential Absorption) 알고리즘을 이용하여 자갈도상 재료의 파울링 정도에 따른 GPR 신호특성을 정량적으로 분석하고 평가할 수 있는 수치해석 기법을 제안하였다. 해석모델의 예측 정확도를 평가하고자 모형시험체를 제작하여 시험 결과와 해석결과를 서로 비교하여 해석모델의 예측 정밀도를 확인하였다. 또한, 다양한 시험조건 별 모형체 시험 및 해석에서의 파울링층의 식별 여부를 평가하였으며 그 결과를 분석하였다.
국내외 연구들은 무인항공기 사고의 주원인으로 인적요인을 지목하고 있고, 이러한 인적요인을 효과적으로 분석하는 기법으로 HFACS를 소개하고 있다. 현재까지는 HFACS를 이용해 무인항공기 사고의 인적요인을 분석했던 국내외 사례는 주로 군용 무인항공기가 대상이었는데, 항공사고를 유발하는 인적요인 정보를 분석하여 객관적 원인 규명과 유사 사고 예방 도구로 사용할 수 있는 HFACS가 국내 민간 무인항공기 분야에서도 활용이 필요한 시점이다. 특히, 국내 민간 무인항공기의 성능과 운용 여건을 고려한 HFACS 적용중점을 식별한다면 사고 발생 시 원인 규명과 재발 방지에 큰 도움이 될 것으로 예상된다. 본 연구는 HFACS version 7.0을 근간으로 우리나라 항공철도사고조사위원회가 수행했던 사고조사 결과보고서 자료를 분석하여 국내 민간 무인항공기 사고조사에 활용할 수 있는 HFACS 적용중점을 식별하였다.
본 논문에서는 고속철도 교량-열차 상호작용 해석을 위한 단순 3 차원 상호작용 해석모델을 기반으로 하여 정식화한 부구조화 기법 적용 상호작용 해석모델을 제시한다. 부구조화 기법에서는 철도 교량의 상부 구조와 지지 구조를 각각 부구조로 모델링하고, 열차-교량 상호작용 해석을 효율적으로 수행할 수 있다. 열차 해석 모델로는 2차원 열차 모델을 사용하고, Lagrange 운동방정식을 적용하여 2차원 열차의 운동방정식을 유도한다. 부구조화 기법에서는 응축 방법을 사용하여 자유도(Degree of freedom)의 수를 줄일 수 있으므로 고유 값 및 고유 벡터 계산을 위한 소요 시간 및 비용과 후속 계산의 소요시간 및 비용이 줄어든다. 본 논문에서는 부구조화 기법으로 Guyan 감소 방법을 사용한다. 단순 3 차원 교량-열차 상호작용 해석과 Guyan 감소 방법을 결합하여 효율적이고 정확한 교량-열차 상호작용 해석을 수행할 수 있다.
항공기 및 철도차량 운용 중 발생하는 착빙 및 착설 현상은 공력 성능 감소와 주요 부품의 파손을 야기하기 때문에 시간에 따른 얼음 증식을 예측하는 것이 운용 안전 측면에서 매우 중요하다. 결빙수치해석은 실험적 방법에 비해 경제적으로 저렴하고 상사성 문제로부터 자유롭다는 점에서 결빙 형상을 예측하기 위한 수단으로 널리 사용되고 있다. 그러나 결빙수치해석은 착빙노출시간을 multi-step으로 나누어 매 단계별로 정상상태를 가정하는 준정상상태(quasi-steady) 가정을 이용한다. 이러한 방법은 효율적인 해석이 가능하지만 연속적인 결빙 형상을 얻지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 차원축소기법을 활용하여 결빙 형상 데이터를 보간함으로써 시간에 따른 결빙 형상을 연속적으로 예측할 수 있는 모델을 만드는 것을 목적으로 한다. 서로 다른 100개의 결빙 조건에서 형성된 결빙 데이터에 대하여 차원축소모델을 적용하였으며, 학습 데이터의 수와 결빙 조건이 차원축소모델의 예측 오차에 미치는 영향을 분석하였다.
우리나라 지형조건은 산악이 70%를 차지하고 있어 철도 및 도로공사 시 구조물이 차지하는 비중이 높다. 특히, 최근 들어 고속주행을 위한 고속철도와 고속도로 건설이 급증하고 있고 이와 더불어 터널 건설도 증가하고 있고 터널 굴착 완료 후 장기변형이 발생하는 터널 시공사례가 증가하는 추세이다. 이러한 터널 구조물의 안정성은 터널 굴착 주변 암반특성에 전적으로 좌우된다. 본 연구에서 대상인 화산쇄설암의 경우, 전반적으로 풍화에 취약하고 장기간에 걸쳐 강도가 저하되는 특성이 있어서 이를 고려한 터널 설계 및 시공계획 수립이 반드시 필요하다. 본 연구는 화산쇄설암 구간에 터널 현장에서 발생 된 과다변형 사례를 분석하여 향후 화산쇄설암 구간에서는 인버트 설치 및 하부보강을 고려한 방안을 제시하였다.
연구목적: 본 연구는 수도권 도시철도 이용자에 의해 발생하는 환경 기여도를 정량적으로 파악하는데 목적이 있다. 연구방법: 분석방법은 수도권 도시철도 1~9호선을 대상으로 각 노선이 미개통되었다는 전제하에 교통수요분석의 수단선택과 통행배정을 반복 수행한 후, 공로의 전환수요에 따른 각 노선별 환경기여도를 분석하였다. 연구결과: 이산화탄소 배출량의 총량적인 측면에서는 도시철도 1호선에서 환경기여도가 가장 큰 것으로 나타났으나, 역수 및 연장을 고려할 경우, 도시철도 4호선이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론: 대중교통 이용 증진 방안은 대표적인 환경 개선 정책이나, 실제 이를 체감하기 어렵다는 한계가 있다. 따라서 환경에 대한 인식 개선 확산을 위해 그 효과를 정량적으로 제시할 필요가 있을 것으로 판단된다.
Jiqiang, Niu;Yingchao, Zhang;Zhengwei, Chen;Rui, Li;Huadong, Yao
Wind and Structures
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제35권6호
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pp.405-418
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2022
The aerodynamic behaviour of a CRH high-speed train under three infrastructure scenarios (flat ground, embankment, and viaduct) in the presence of a crosswind was simulated using a 1/8th scaled train model with three cars and the IDDES framework. The time-averaged and instantaneous flow field around the model were examined. The employed numerical algorithm was verified through a wind tunnel test, and the grid and timestep resolution analyses were conducted to ensure the reliability of the data. It was noted that the flow around the rail line was different under different infrastructure scenarios, especially in the case of the embankment, which degraded the aerodynamic performance of the train under the crosswind. The flow around the train on the flat ground and viaduct was different, although the aerodynamic performance of the train was similar in both cases. Moreover, the viaduct accidents were noted to have the most critical consequences, thereby requiring the most attention. The aerodynamic performance of the train on the windward track of the embankment under the crosswind was worse than that of the train on the leeward track. But for the other two infrastructure scenarios, the aerodynamic performance of the train on the windward track is relatively dangerous, which is mainly caused by the head car. These observations suggest that the aerodynamic behaviour of the train on an embankment under a crosswind must be carefully considered and that certain wind protection measures must be adopted around rail lines in windy areas.
To properly extract the strain components under varying operational conditions is very important in bridge health monitoring. The abnormal sensor readings can be correctly identified and the expected operational performance of the bridge can be better understood if each strain components can be accurately quantified. In this study, strain components under varying load conditions, i.e., temperature variation and live-load variation are evaluated based on field strain measurements collected from a real concrete box-girder bridge. Temperature-induced strain is mainly regarded as the trend variation along with the ambient temperature, thus a smoothing technique based on the wavelet packet decomposition method is proposed to estimate the temperature-induced strain. However, how to effectively extract the vehicle-induced strain is always troublesome because conventional threshold setting-based methods cease to function: if the threshold is set too large, the minor response will be ignored, and if too small, noise will be introduced. Therefore, an autoencoder framework is proposed to evaluate the vehicle-induced strain. After the elimination of temperature and vehicle-induced strain, the left of which, defined as the model error, is used to assess the operational performance of the bridge. As empirical techniques fail to detect the degraded state of the structure, a clustering technique based on Gaussian Mixture Model is employed to identify the damage occurrence and the validity is verified in a simulation study.
An expansive soil in 4970 special railway line in Dangyang City, China, has encountered a series of landslides due to the expansion characteristics of expansive soil over the past 50 years. Thereafter, a sheet-pile retaining structure was adopted to fortify the expansive soil slope after a comprehensive discussion. In order to evaluate the efficacy of engineering measure of sheet-pile retaining structure, the field test was carried out to investigate the lateral pressure and pile bending moment subjected to construction and service conditions, and the local daily rainfall was also recorded. It took more than 500 days to carry out the field investigation, and the general change laws of lateral pressure and pile bending moment versus local daily rainfall were obtained. The results show that the effect of rainfall on the moisture content of backfill behind the wall decreases with depth. The performance of sheet-pile retaining structure is sensitive to the intensity of rainfall. The arching effect is reduced significantly by employing a series of sheet behind piles. The lateral pressure behind the sheet exhibits a single-peak distribution. The turning point of the horizontal swelling pressure distribution is correlated with the self-weight pressure distribution of soil and the variation of soil moisture content. The measured pile bending moment is approximately 44% of the ultimate pile capacity, which indicates that the sheet-pile retaining structure is in a stable service condition with enough safety reserve.
철도는 항공기, 선박 등과 더불어 대표적 대중교통 수단으로서 최근 고속 철도의 등장으로 인해 그 비중이 점점 더 높아지고 있으며, 아울러 대형사고의 위험 또한 증가하고 있다. 이중에서 철도 차량의 차축 베어링은 높은 안전성이 요구되는 부품으로서 최근 이의 고장예측을 위한 건전성 관리기술(Prognostics and Health Management, PHM)에 많은 연구가 집중되고 있다. PHM은 센서를 통해 얻은 데이터로부터 결함관련 특징신호를 추출하고 현재의 고장수준 진단과 미래의 고장싯점을 예측하는 기술로서, 이중에서 가장 중요한 부분은 올바른 특징신호를 추출하는 것이다. 그러나 지금까지의 특징신호들은 잡음으로 인한 심한 변동이나 비단조 경향으로 인해 고장예측에 이용하기에 부족한 점이 있었다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 주파수 에너지 이동현상을 기반으로 정보 엔트로피를 특징신호로 사용하는 새로운 특징신호 추출법을 개발하고 IEEE 2012 PHM 경진대회에서 공개된 FEMTO 베어링 수명시험 데이터를 대상으로 기존의 특징신호들과 고장예측 성능비교를 함으로써 그 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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