Temperature fields and temperature deformations induced by time-varying solar radiation, shadow, and heat exchange are of great importance for the ride safety and quality of the maglev system. Accurate evaluations of their effects on the dynamic performances are necessary to avoid unexpected loss of service performance. This paper presents a numerical approach to determine temperature effects on the maglev train/guideway interaction system. Heat flux density and heat transfer coefficient of different components of a 25 m simply supported concrete guideway on Shanghai High-speed Maglev Commercial Operation Line is calculated, and an appropriate section mesh is used to consider the time-varying shadow on guideway surfaces. Based on the heat-stress coupled technology, temperature distributions and deformation fields of the guideway are then computed via Finite Element method. Combining guideway irregularities and thermal deformations as the external excitations, a numerical maglev train/guideway interaction model is proposed to analyze the temperature effect. The responses comparison including and excluding temperature effect indicates that the temperature deformation plays an important role in amplifying the response of a running maglev, and the parameter analysis results suggest that climatic and environmental factors significantly affect the temperature effects on the coupled maglev system.
This paper deals with analysis of measuring power dissipation when Maglev is running. With the various running scenarios for Maglev, power dissipation was measured and a comparative analysis of it and wheel-on rails were carried out. The purpose of this paper is to confirm the efficiency and economics on operation of Maglev and reflect detail design later. When the running scenarios of Maglev are the status of landing on and levitation, running at rated acceleration and deceleration and according to changes of velocity, the power dissipation was measured. The measured results are analyzed considering with apparent electric power and active power, reactive power and power factor etc. Due to the limited test track condition, it is very limited to compare and analyze Maglev and general trains. Nevertheless, It is a task of great significance to identify the efficiency and economics on operating Maglev through the results of measuring power dissipation. In the future, measuring power dissipation through more various scenarios will be carried out, and the results will be reflected the design.
In the maglev system, accurate train position is essential for safe and efficient train operation. Train positioning systems in the maglev systems are different from conventional railway system because railway train has no wheels. And various train positioning principles and systems have been used in maglev systems. In this paper, we study several positioning principles and systems on adapting existing various maglev systems and analyze functional structure of absolute positioning system in ultra high speed maglev system. Then we propose development scheme on absolute positioning system for developing ultra high speed maglev system.
From the past, maglev technique study(mainly for transportation like maglev) has been done. In the domestic, urban maglev train is practical steps now. High-speed maglev train(550km/h) development comes complete, followed by Japan. This year, system of High-speed maglev train(550km/h) is expected to be verified. This paper simulate FEM model for EMS(Electro-Magnetic Suspension) maglev system and verify tendency of reducing disturbance.
This paper presents the comparison and analysis of the power supply system of a Maglev train and conventional electric railway. Even though all Maglev trains have batteries on their vehicles, electric power supply from the ground side is necessary for levitation, propulsion, on-board electrical equipment, battery recharging, and so on. At low speeds up to $100{\sim}150(km/h)$, the Maglev train, generally, uses a mechanical contact, a current collector as same as conventional electric railway. However, at high speeds, the Maglev train can no longer obtain power from the ground side by using a mechanical contact. Therefore, high speed Maglev trains use their own way to deliver the power to the vehicle from the ground. In this paper, the power supply systems of the german, japanese, and korean low- and high-speed Maglev trains have been reviewed.
Because of many advantages of Maglev(magnetic levitation) trains, the study of Maglev technology has been accelerated rapidly throughout the world. As a results of that, German commercialized the super-speed magnetic train in Shanghai at the world-wide beginning. Japan started the first commercial service for the low speed Maglev train system in Nagoya in the world. For the commercial service of Maglev trains, signal system must be installed on the operation line and be controlled by operation control center In this paper, Maglev train operation systems of the inside and outside of the country are investigated and what is supplied for domestic Maglev train system is investigated.
Maglev System is expected to be a new public transportation for future because of its special characteristics. Sleepers of railway role on transferring the lateral load to guideway for Maglev and controlling the distance between rails. Variation of distance of sleepers can affect dynamic responses for maglev guideway. In this paper, Daejon maglev guideway is analyzed to find proper tie spacing of a maglev system. The analysis included using a maglev trainload and also the dead load as the primary forces on bridges. Not only the dynamic behavior of bridges is investigated under sleeper conditions, but also impact factor about vertical displacement on the guideway is produced. This guideway is analyzed in four cases followed by changing spacing of sleeper and then obtained dynamic characteristics such as displacements, acceleration and impact factor by Finite Element Analysis.
In the case of the monorail or maglev system, the whole guideway itself in the switching region has to be moved to allow the vehicles to change the track without stopping the run. In this paper we discuss what has to be considered in the design of the EMS type maglev guideway switches and report the development status quo of the maglev guideway switch of Korean maglev UTM-01.
Maglev Project Team in KIMM has been leading Maglev development in Korea for the past 10 years. In this paper status of development of Maglev in Korea - what has been done so far, problems to be overcome for the actual implementation and future development plan is reported.
Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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