This paper proposes the use of transmissibility functions combined with a machine learning algorithm, Artificial Neural Networks (ANNs), to assess damage in a truss bridge. A new approach method, which makes use of the input parameters calculated from the transmissibility function, is proposed. The network not only can predict the existence of damage, but also can classify the damage types and identity the location of the damage. Sensors are installed in the truss joints in order to measure the bridge vibration responses under train and ambient excitations. A finite element (FE) model is constructed for the bridge and updated using FE software and experimental data. Both single damage and multiple damage cases are simulated in the bridge model with different scenarios. In each scenario, the vibration responses at the considered nodes are recorded and then used to calculate the transmissibility functions. The transmissibility damage indicators are calculated and stored as ANNs inputs. The outputs of the ANNs are the damage type, location and severity. Two machine learning algorithms are used; one for classifying the type and location of damage, whereas the other for finding the severity of damage. The measurements of the Nam O bridge, a truss railway bridge in Vietnam, is used to illustrate the method. The proposed method not only can distinguish the damage type, but also it can accurately identify damage level.
Self-tapping screws have some operational peculiarities. In spite of their economical advantage that requires no prior tapping operation, a weakness of self-tapping screw-tightening operations is that screws can easily be tightened at a non-right angle, thus resulting in an improper tightening strength. Increases in outsourced workers have reduced labor costs, but the accompanying high worker fluidity means that new workers are more frequently introduced into factories. It is necessary to train new workers for self-tapping screw-tightening operations, which occupies a considerable portion of ordinary assembly works. The purpose of this study is to develop and implement a skill transfer system for the operation. This study (1) proposes a set of characteristic values for evaluating the quality of the operation and develops a device that can measure these values; (2) proposes criteria for evaluating the resultant quality of the tightening; and (3) develops a skill training system for better work performance. Firstly, sets of characteristic values for evaluating the quality of the operation, namely, torque, vertical pressure forces and horizontal vibration forces, are proposed. A device that can measure these values is developed. Secondly, criteria for evaluating the resultant quality of the tightening are identified, involving tightening torque, maximum vertical pressure and timing, vibration area during the processing and tightening period, and work angle. By using such parameters, workers with the proper aptitude can be identified. Thirdly, a skill training system for the operation is developed. It consists of screwdriver operation training and screw-tightening training with feedback information about the results of the operation. Finally, the validity of the training system is experimentally verified using new operators and actual workers.
이 논문에서는 선형 유도 모터로 추진되는 자기부상 열차 시스템에서 열차의 속도에 따라서 추진 시스템으로부터 발생하는 간섭력의 부상 시스템에 대한 영향을 최소화하기 위한 적분형 sliding mode 부상제어기의 설계에 대해서 다룬다. 제어기 구조는 적분형 제어기와 sliding mode 제어기로 구성된다. 적분형 제어기는 정적 외란에 대해서 정상상태 오차가 영에 도달하는 것을 보장하고 sliding mode 제어기는 수학적 모델이 본질적으로 갖고 있는 불확실성에 대한 강건성을 보장 한다 sliding mode 제어기의 chattering 문제를 해결하기 위해서 연속 함수를 도입한다. 선형 유도모터에 의한 간섭력은 실험 데이터의 curve fitting에 의한 수학적 모델링을 통하여 수식화 한다. 컴퓨터 모의시험을 통해서 설계돈 적분형 sliding mode 제어기의 효율성을 보인다.
A generalized special program called planetary transmission analysis(here in after PTA) is developed to improve planetary gear noise in automatic transmission. PTA is capable of analyzing any typical one-degree-of-freedom automatic transmission gear train containing any number of simple, compound or complex-compound planetary gear sets. The kinematics module in PTA can compute the rotational speeds of gears and carriers and calculate the order frequencies to predict the planetary noise components. The power flow analysis module performs a complete static force analysis providing forces, moments, or torques of gears, bearings, clutches and connections. Based on the given type and number of planetary gear sets, the search algorithm determines all possible kinematic configurations and gear tooth combinations in a required set of gear ratios, while eliminating whole kinematic redundancies and unfavorable clutching sequences. By using PTA program, planetary internal speeds of new developed automatic transmission are early obtained; therefore, possibility of the noise problem could be predicted in early design stage. As implementing PTA in planetary gear NVH development procedure, planetary gear noise was successfully reduced by 10 dBA.
Railroad bridges form an integral part of railway infrastructure throughout the world. To accommodate increased axel loads, train speeds, and greater volumes of freight traffic, in the presence of changing structural conditions, the load carrying capacity and serviceability of existing bridges must be assessed. One way is through system identification of in-service railroad bridges. To dates, numerous researchers have reported system identification studies with a large portion of their applications being highway bridges. Moreover, most of those models are calibrated at global level, while only a few studies applications have used globally and locally calibrated model. To reach the global and local calibration, both ambient vibration tests and controlled tests need to be performed. Thus, an approach for system identification of a railroad bridge that can be used to assess the bridge in global and local sense is needed. This study presents system identification of a railroad bridge using free vibration data. Wireless smart sensors are employed and provided a portable way to collect data that is then used to determine bridge frequencies and mode shapes. Subsequently, a calibrated finite element model of the bridge provides global and local information of the bridge. The ability of the model to simulate local responses is validated by comparing predicted and measured strain in one of the diagonal members of the truss. This research demonstrates the potential of using measured field data to perform model calibration in a simple and practical manner that will lead to better understanding the state of railroad bridges.
Domingo, Laura Montalban;Giner, Beatriz Baydal;Martin, Clara Zamorano;Herraiz, Julia I. Real
Structural Engineering and Mechanics
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제52권5호
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pp.1019-1032
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2014
Rails are key elements in railway superstructure since these elements receive directly the train load transmitted by the wheels. Simultaneously, rails must provide effective stress transference to the rest of the track elements. This track element often deteriorates as a consequence of the vehicle passing or manufacturing imperfections that cause in rail several defects. Among these rail defects, transverse cracks highlights and are considered a severe pathology because they can suddenly trigger the rail failure. This study is focused on UIC-60 rails with transverse cracks. A 3-D FEM model is developed in ANSYS for the flawless rail in which conditions simulating the crack presence are implemented. To account for the inertia loss of the rail as a consequence of the cracking, a reduction of the bending stiffness of the rail is considered. The numerical models have been calibrated using the first four bending vibration modes in terms of frequencies. These vibration frequencies have been obtained using the Experimental Modal Analysis technique, studying the changes in the modal parameters of the rails induced by the crack and comparing the results obtained by the model with experimental results. Finally, the calibrated and validated models for the single rail have been implemented in a complete railway ballasted track FEM model in order to study the static influence of the cracks on the rail deflection caused by a load passing.
본 연구에서는 발파 시 사람과 주변 환경에 영향을 끼치는 발파진동(peak particle velocity, PPV)을 예측하는 모델을 개발하였다. PPV를 예측하기 위해 kNN(k-nearest neighbors), CART(classification and regression tree), SVR(support vector regression), PSO(particle swarm optimization)-SVR 알고리즘을 이용한 4가지 머신러닝 모델을 개발하고 상호 비교하였다. 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 경상남도 창원시에 있는 욕망산을 연구지역으로 선정하고 1048개의 발파 데이터를 획득하였다. 발파 데이터는 천공장, 저항선, 공간격, 최대지발장약량, 비장약량, 총공수, 에멀전비율, 이격거리, PPV로 구성되었다. 훈련된 모델들의 성능을 평가하기 위한 지표 값으로 MAE(mean absolute error), MSE(mean squared error), RMSE(root mean squared error)를 사용하였다. 평가결과 PSO-SVR 모델이 MAE, MSE, RMSE가 각각 0.0348, 0.0021, 0.0458으로 가장 우수한 예측 성능을 나타냈다. 마지막으로 개발된 머신러닝 모델을 이용하여 주변 환경에 영향을 끼치는 정도를 예측하는 방법을 제시하였다.
Recently, railway industry has been developed not only functional parts such as acceleration and high performance of the railway but also emotional parts such as improved ride comfort and blocking noise. However, some important components of railway such as wheel and rail always had exposed too much operation time, cyclic load and rolling contact directly. The variations of load, vibration and chemical compositions were caused of wheel and rail having a lot of different types of contact fatigue damages. Therefore, It is necessary to improve inspection and maintenance technology in order to ensure safety and reliability of railway. Many researchers have already been reported the technology. Magnetic camera, one of the non-destructive testing technique can be used to inspect and evaluate the changes of magnetic field in ferromagnetic and paramagnetic materials with cracks. When an electromagnetic is applied to a specimen, a magnetic field will be distorted around a crack on the specimen. In present paper, the distribution of magnetic property in wheel with cracks using magnetic camera had investigated. The crack can be detected and evaluated by distribution analysis of magnetic field. The magnetic camera technique can be detected and evaluated the crack by rolling contact fatigue.
열차주행이 고속화 되고 콘크리트궤도가 건설되고 있는 가운데 레일 체결장치는 저탄성화로 전달하중, 소음, 진동 등을 저감 하려는 추세이다. 따라서 저탄성패드의 적용은 궤도전체의 내구성과 안정성에 미치는 영향이 크다고 할 수 있다. 본 연구에서는 선행연구에서 다룬 패드스프링계수별 정적해석과 실물반복재하시험에 이어 동적응답해석을 추가적으로 수행하였다. 열차바퀴를 실물로 모델링하여 레일위에서 직접 주행시킴으로서 이 때 발생하는 궤도각부의 변형특성을 비교 분석하여 저탄성패드의 스프링계수에 따라 노반으로 전달되는 하중의 저감 효과를 검토하였다.
In recent time, the cause analysis and the reduction of the track irregularity have become the most important issue in the ballasted track on the high-speed railway bridge. This is because that the frequency of the maintenance work at the bridge expansion joint zone is on the rise. The track irregularity on the railway bridge starts at the end of the bridge-deck and spreads along the bridge. Due to the dynamic vibration and the thermal expansion of the bridge, the compaction of the ballast gravel on the bridge expansion joint zone become loose and then the progress of the track irregularity result from the train-induced dynamic impact is accelerating further. Among the several options for reducing the track irregularity on the bridge expansion joint zone, the application and efficiency of the zero longitudinal restraint(ZLR) and tied sleeper are investigated in this paper. Field test construction has been conducted, then the progress of the track irregularity and the frequency of the maintenance work are analyzed before and after the filed test construction. Of the two methods, it is shown that the installation of the ZLR seems to be better than the tied sleeper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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