열차하중에 의한 토공노반의 동적응답은 다양한 주변환경에 종속적이기 때문에 정확한 특성을 규명하는 것은 어렵다. 그러나 일부 궤도틀림의 원인이 노반의 불균일한 지지력과 이에 따른 동적 응답의 영향일 것으로 예상되기 때문에 다양한 궤도틀림원인 분석 및 대책에 대한 연구를 위해서는 노반의 동적응답에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 노반의 동적응답이 궤도변형에 미치는 영향을 분석하기 위한 기초연구로서 여러가지 영향조건 중 노반의 구조와 재료강성의 변화에 따른 노반의 탁월 주파수와 진동에너지의 크기에 대한 응답을 검토하였다. 검토단면은 탁월대역의 에너지 증폭이 쉬운 이 층노반구조로서 노반과 연암으로 구성하였다. 검토내용은 각 조건별 파의 전파특성을 규명하고 노반의 동적응답을 이론적, 해석적, 경험적 방법으로 비교 검토하여 궤도틀림에 미치는 영향을 평가하였다.
Dual mass flywheel is the newly developed flywheel system which reduces the noise and vibration and make a better and comfortable ride of cars by adding inertia mass and damping device. However, verification of performance for this system should be carried out since this system is under developing status in our country. Especially, the durability for each part of this system should be guaranteed. Durable properties of driver plate which is the key component of dual mass flywheel were first investigated both in the raw (SCM435 in JIS) and heat-treated material. In addition, fatigue life analysis of driver plate was preformed in the real condition and the results were verified by comparison with the results of rig test.
A seismic response analysis method for three-dimensional floating offshore structures due to seaquakes is developed. The hydrodynamic pressure exerted on the structure is calculated taking into account the compressibility of the sea water, the fluid-structure interaction, the energy absorption by the seabed, and the energy radiation into infinity. To validate developed method, the hydrodynamic pressure induced by the vibration of a floating massless rigid circular disk is calculated and compared with an exact analytical solution. The developed method is applied to seismic analysis of a support structure for a floating offshore wind turbine subjected to the hydrodynamic pressures induced from a seaquake. Analysis results show that earthquake response of a floating offshore structure can be greatly influenced by the compressibility of fluid, the depth (natural frequencies) of the fluid domain, and the energy absorption capacity of the seabed.
To reduce interior noise of running vehicles, a floating floor construction has been widely used in recent railway industry. Among the key factors of the floating floor design, dynamic stiffness is of most important in acoustical point of view. Sometimes hard rubber type supports have often been selected due to the other design constraints such as heavy load condition, durability of rubber element and its cost etc., even though it seems like the softer support, the better isolation of noise and vibration. In this paper two representative floor supports have been considered to evaluate their effectiveness in interior noise contribution: one is a soft rubber and another is a relatively hard one. From the measured dynamic stiffness of the specimens, equivalent stiffness of actual floating floor has been derived to use in the analytical models. Calculated air-borne and structure-borne noise insulation properties of the floating floors have been compared with experiments in prototype car. In full car model interior noise levels of running vehicles have been predicted to quantify the effectiveness of the two different floating support materials and verified through the measured inside noise levels of actual train as well. By comparison with difference of running noise levels two materials for floor support can be investigated quantitatively so that it could be applied in floating floor design.
This paper deals with damage detection in a girder bridge using transmissibility functions as input data to Artificial Neural Networks (ANNs). The original contribution in this work is that these two novel methods are combined to detect damage in a bridge. The damage was simulated in a real bridge in Vietnam, i.e. Ca-Non Bridge. Finite Element Method (FEM) of this bridge was used to show the reliability of the proposed technique. The vibration responses at some points of the bridge under a moving truck are simulated and used to calculate the transmissibility functions. These functions are then used as input data to train the ANNs, in which the target is the location and the severity of the damage in the bridge. After training successfully, the network can be used to assess the damage. Although simulated responses data are used in this paper, the practical application of the technique to real bridge data is potentially high.
최근 인공지능에 대한 연구가 진단과 예측 분야에서 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에 설치되어 있는 모터와 펌프에서 발생하는 진동, 회전 수, 전류 데이터 취득한다. 취득한 데이터로부터 k-최근접 이웃(k-nearest neighbors) 알고리즘을 적용하여 이들 데이터를 학습하고, 학습한 데이터를 이용하여 펌프와 모터의 이상상태와 건전 상태를 판단하는 상태진단법을 제안한다. 제안 결과 정상상태와 이상상태가 잘 구분됨을 확인할 수 있었다.
Purpose: The Iri station explosion that occurred in 1977 was a major social disaster in Korea, caused by a fire in a train equipped with explosives. The purpose of this study was to investigate the social disaster adaptation experiences of railroad workers. Methods: This study was based on qualitative research using phenomenological methodology. Participants were six railroad workers who experienced the Iri station explosion. Data were collected through in-depth interviews with individual workers from March to June, 2018. The data analysis method was based on Colaizzi's approach. Results: Experiences of railroad workers were categorized into 12 themes and the following 6 theme clusters: (1) Anxiety due to the extreme vibration and crash, (2) Terror regarding the horrible situation that one cannot face, (3) Anger about the cause of the explosion and a sense of relief about survival, (4) Confusion regarding different rumors, (5) Various efforts to return to daily life, and (6) Trauma that continues to exist. Conclusion: The findings of this study recommend that railroad organizations and managers should pay attention to enhance disaster preparedness and develop organizational disaster coping guidelines for members. The results of this study can help us to better understand the various aspects of the Iri station explosion of 1977.
When a railway vehicle runs in crosswinds, the unsteady aerodynamic forces acting on the train induced by the vehicle speed, crosswind velocity and local landforms are a common problem. To investigate the dynamic performance of a railway vehicle due to the influence of unsteady aerodynamic forces caused by local landforms, a vehicle aerodynamic model and vehicle dynamic model were established. Then, a wind-loaded vehicle system model was presented and validated. Based on the wind-loaded vehicle system model, the dynamic response performance of the vehicle, including safety indexes and vibration characteristics, was examined in detail. Finally, the effects of the crosswind velocity and vehicle speed on the dynamic response performance of the vehicle system were analyzed and compared.
Under foundation shock mats have been used in the current practice in order to reduce/damp vibrations received by buildings through the surrounding environment. Although some investigations have been made on under foundation shock mats performance, their effectiveness in the reduction of railway induced-vibrations has not been fully studied, particularly with the consideration of underneath soil media. In this regard, this research is aimed at investigating performance of shock mat used beneath building foundation for reduction of railway induced-vibrations, taking into account soil-structure interaction. For this purpose, a 2D finite/infinite element model of a building and its surrounding soil media was developed. It includes an elastic soil media, a railway embankment, a shock mat, and the building. The model results were validated using an analytical solution reported in the literature. The performance of shock mats was examined by an extensive parametric analysis on the soil type, bedding modulus of shock mat and dominant excitation frequency. The results obtained indicated that although the shock mat can substantially reduce the building vibrations, its performance is significantly influenced by its underneath soil media. The softer the soil, the lower the shock mat efficiency. Also, as the train excitation frequency increases, a better performance of shock-mats is observed. A simplified model/method was developed for prediction of shock mat effectiveness in reduction of railway-induced vibrations, making use of the results obtained.
Ultrasonic metal welding has been widely used for joining lithium-ion battery tabs. Weld quality monitoring has been an important issue in lithium-ion battery manufacturing. This study focuses on the weld quality monitoring in ultrasonic metal welding with the longitudinal-torsional vibration mode horn developed newly. As the quality of ultrasonic welding depends on welding parameters like pressure, time, and amplitude, the suitable values of these parameters were selected for experimentation. The welds were tested via tensile testing machine and weld strengths were investigated. The dataset collected for performance test was used to train the multi-layer perceptron neural network. The three layer neural network was used for the study and the optimum number of neurons in the first and second hidden layers were selected based on performances of each models. The best models were selected for the horn and then tested to see their performances on an unseen dataset. The neural network models for the longitudinal-torsional mode horn attained test accuracy of 90%. This result implies that proposed models has potential for the weld quality monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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