Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.17
no.4
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pp.67-74
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2008
The important dynamic specifications in the aluminum automobile body design are the vibrations and crashworthiness in the views of ride comforts and safety. Thus, considerable effort has been invested into improving the performance of mechanical structures comprised of the interactive multiple sub-structures. Most mechanical structures are complex and are essentially multi-criteria optimization problems with objective functions retained as constraints. Each weight factor can be defined according to the effects and priorities among objective functions, and a feasible Pareto-optimal solution exists for the criteria-defined constraints. In this paper, a multi-criteria design based on the Pareto-optimal sensitivity is applied to the vibration qualities and crushing characteristics of front structure in the automobile body design. The vibration qualities include the idle, wheel unbalance and road shake. The crushing characteristic of front structure is the axial maximum peak load.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.11a
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pp.949-953
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2004
In this paper, Power Flow Boundary Element Method(PFBEM) is studied as the numerical method for the vibration and sound predictions of complex structures in medium-to-high frequency ranges. NASPFA, the sound analysis software based on PFBEM, is developed and is used for the vibro-acoustic analysis. And also the developed software is used for the prediction of interior and exterior sound fields of vibrating structures and for the analysis of the multi-domain problems. To verify the accuracy, NASPFA is applied to the prediction of the energy distribution in the simple structures, and its results are compared with exact PFA solutions. And various practical vehicle systems are modeled and the distributions of the acoustical energy density are successfully predicted.
This paper is intended to show the robustness and capabilities of a coupled boundary element-finite element technique for the analysis of vibrations generated by high-speed trains under different geometrical, mechanical and operation conditions. The approach has been developed by the authors and some results have already been presented. Nevertheless, a more comprehensive study is presented in this paper to show the relevance and robustness of the method which is able to predict vibrations due to train passage at the vehicle, the track, the free-field and any structure close to the track. Local soil discontinuities, underground constructions such as underpasses, and coupling with nearby structures that break the uniformity of the geometry along the track line can be represented by the model. Non-linear behaviour of the structures can be also considered. Results concerning the excitation mechanisms, track behaviour and sub-Rayleigh and super-Rayleigh train speed are summarized in this work.
The thin-plate structure and the box-beam structure are two typical welded structures in railway vehicles. Because of their structure complexity, bigger size and multi-seams, welding residual distortion which occur in welding process bring unfavorable effect on the quality of welding products manufacturing and service. As a result, welding distortion forecasting and control become an important and urgent research topic in railway vehicles. In this paper, three different numerical methods are presented corresponding to three typical types of welded structures of railway vehicles and welding deformation are simulated. Consistence of numerical results and experimental data proves the correctness of models and feasibility of simulation methods.
With increasing traffic volumes and rising vehicle traffic, especially in cities, the number of pedestrian bridges has also increased significantly. Like all other structures, pedestrian bridges also suffer damage. In order to increase the safety of pedestrians, it is necessary to identify existing damage and to repair them to ensure the safety of the bridge structures. Owing to the shortcomings of local methods in identifying damage and in order to enhance the reliability of detection and identification of structural faults, signal methods have seen significant development in recent years. In this research, a new methodology, based on cone-shaped kernel distribution with a new damage index, has been used for damage detection in pedestrian truss bridges. To evaluate the proposed method, the numerical models of the Warren Type steel truss and the Arregar steel footbridge were used. Based on the results, the proposed method and damage index identified the damage and determined its location with a high degree of precision. Given the ease of use, the proposed method can be used to identify faults in pedestrian bridges.
This study proposes an automated assembly performance evaluation method for prefabricated steel structures (PSSs) using machine learning methods. Assembly component images were segmented using a modified version of the receptive field pyramid. By factorizing channel modulation and the receptive field exploration layers of the convolution pyramid, highly accurate segmentation results were obtained. After completing segmentation, the positions of the bolt holes were calculated using various image processing techniques, such as fuzzy-based edge detection, Hough's line detection, and image perspective transformation. By calculating the distance ratio between bolt holes, the assembly performance of the PSS was estimated using the k-nearest neighbors (kNN) algorithm. The effectiveness of the proposed framework was validated using a 3D PSS printing model and a field test. The results indicated that this approach could recognize assembly components with an intersection over union (IoU) of 95% and evaluate assembly performance with an error of less than 5%.
Since introducing the offset frontal impact test in EuroNCAP in 1997, the vehicle has been constantly changing according to its usage and purpose. As of 2019, many vehicles have been released to the public, which has led to a large structural mass difference between small, medium and large vehicles. Also, the geometry of the front of the vehicle is completely different for each vehicle and tends not to be perfectly aligned at frontal collisions. The difference in mass of each of these vehicles and less performing structures for offset crashes have led to dramatically worse outcome in a car to car offset frontal impact tests. Even though a decade later passenger cars have become much safer due to consumer test programs and regulatory requirements, the aggressiveness and compatibility that can cause damage to the opponent car in the event of car to car collision is not considered in the above-mentioned section, and therefore much improvement is needed. After many years of study to solve this problem, EuroNCAP has developed a new mode MPDB offset front test that considers the aggressiveness and compatibility that can affect the opponent cars that have collided. This paper introduces the development process of aggressiveness and compatibility evaluation method of MPDB in EuroNCAP which will be implemented from 2020. Several impact tests have been conducted at different test conditions to rate the vehicle structure performance only focused on aggressiveness and compatibility of MPDB.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.3
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pp.323-328
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2011
In real system application, the 3-D obstacle avoidance system for the autonomous control of the underwater flight vehicle (UFV) operates with the following problems: the sonar offers the range/bearing information of obstacles in a local detection area, it requires the system that has reduced acoustic noise and power consumption in terms of the autonomous underwater vehicle (AUV), it has the UFV operation constraints such as maximum pitch and depth, and it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an intelligent 3-D obstacle avoidance algorithm using the evolution strategy (ES) and the fuzzy logic controller (FLC), is proposed. To verify the performance of the proposed algorithm, the 3-D obstacle avoidance of UFV is performed. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves the problems in the real system application.
Compared to the ambient vibration test mainly identifying the structural modal parameters, such as frequency, damping and mode shapes, the impact testing, which benefits from measuring both impacting forces and structural responses, has the merit to identify not only the structural modal parameters but also more detailed structural parameters, in particular flexibility. However, in traditional impact tests, an impacting hammer or artificial excitation device is employed, which restricts the efficiency of tests on various bridge structures. To resolve this problem, we propose a new method whereby a moving vehicle is taken as a continuous exciter and develop a corresponding flexibility identification theory, in which the continuous wheel forces induced by the moving vehicle is considered as structural input and the acceleration response of the bridge as the output, thus a structural flexibility matrix can be identified and then structural deflections of the bridge under arbitrary static loads can be predicted. The proposed method is more convenient, time-saving and cost-effective compared with traditional impact tests. However, because the proposed test produces a spatially continuous force while classical impact forces are spatially discrete, a new flexibility identification theory is required, and a novel structural identification method involving with equivalent load distribution, the enhanced Frequency Response Function (eFRFs) construction and modal scaling factor identification is proposed to make use of the continuous excitation force to identify the basic modal parameters as well as the structural flexibility. Laboratory and numerical examples are given, which validate the effectiveness of the proposed method. Furthermore, parametric analysis including road roughness, vehicle speed, vehicle weight, vehicle's stiffness and damping are conducted and the results obtained demonstrate that the developed method has strong robustness except that the relative error increases with the increase of measurement noise.
Gravel scattering that is generated during operation of high-speed railway vehicle is cause to damage of vehicle such as windows, axle protector and so on. Especially, those are frequently occurred in winter season when snow ice is generated easily. Above all, damage of vehicle windows has not only caused maintenance cost but also increased psychological anxiety of passengers. Various methods such as heating system using copper wire, heating jacket and heating air are applied to remove snow ice generated on the under-body of vehicle. However, the methods require much run-time and man power which can be low effectiveness of work. Therefore, this paper shows that large-area heating system was developed based on heating coat in order to fundamentally prevent snow ice damage on high-speed railway vehicle in the winter season. This system gives users high convenience because that can remotely control the heating system using IoT-based wireless communication. For evaluating the applicability to railroad sites, a field test on an actual high-speed railroad operation was conducted by applying these techniques to the brake cylinder of a high-speed railroad vehicle. From the results, it evaluated how input voltage and electric power per unit area of the heating specimen influences exothermic performance to draw the permit power condition for icing. In the future, if the system developed in the study is applied at the railroad site, it may be used as a technique for preventing all types of damages occurring due to snow ice in winter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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