Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.1
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pp.44-49
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2003
This paper describes a method of estimating miniature train location by color vision for development of an intelligent railway system model. In the teal world, to control trains automatically, GPS(Global Positioning System) is indispensable to determine the location of trains. A color vision system was used for estimating the location of trains in an indoor experiment. Two different rectangular color bars were attached to the top of each train as a means of identifying them. Several trains were detected where they were located on the track by color feature, geometric features and moment invariant, and tracked simultaneously. In the experiment the identity, location and direction of each train were estimated and transferred to the control computer using serial communication. Processing speed of up to 8 frames/sec could be achieved, which was enough speed for the real-time train control.
Recently, in the metro railways, researches on the skip-stop operation and development of the double deck train-set are active, which is to improve the service quality through reducing the passenger travel time and suppling seating service. Constructing new line or reforming the existent line needs huge amount of budget. Therefore, previous to start these large scale projects, scrutiny on benefit improvement, cost reduction and those optimal trade-off is indispensable. In this paper, a quantitative analysis to determine the optimal train service patterns and train-sets necessary is proposed, under the skip-stop operation condition in the metro railways. The analysis models are formulated in mathematical programming model, and tested validity using the LINGO 7.0.
There are three reasoning method in fault diagnosis process. The shallow reasoning is based on the experiential knowledge and deep reasoning is based on physical model. Hybrid reasoning is mixing two type reasoning. This study describes about fault train embodiment of screw type air compressor that is used widely in industrial facilities by using various experimental method and shallow reasoning. We investigate macroscopic failure cause of air compressor through naked eye observation and then microscopic failure cause by various experimental method. We composed fault train with fault knowledge based on empirical data and scientific data that is acquired through several experiments. It is possible to analysis system reliability and failure rate with these fault train.
This paper presents development of train performance simulation(TPS) program to analyze traction performance, braking performance and energy consumption for Korea high speed railway system. The conventional TPS program have some inconveniences such as DOS-based platform, user interface and limited function. The simulation technique model using scenario menu, various analysis function and object-oriented design/programming is presented. This simulation result have been compared with Alstom's for the Seoul-Pusan High Speed Rail Project.
International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.1
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pp.201-205
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2024
Currently, the most important issue on the earth is global warming, which causes climate change and leads to disasters. For this reason, each country is focusing on renewable energy, carbon neutrality, environmentally friendly energy and transportation. Bicycles used as short-distance vehicles do not emit gases harmful to the human body that pollute the Earth's atmosphere. Also, the use of bicycles has the effect of improving the health of people, and each country is designing a short distance transportation network using bicycles. In this study, we propose a model of a bicycle power-train that can use a belt as a power transmission medium. The basic principles and methods for applying the proposed new type of power-train to bicycles are presented.
The tilting train is able to tilt its body towards the center of the turning radius, preventing roll-over of the train as it runs on a curved rail at high-speed. This train, widely accepted for commercial purpose internationally is very beneficial in that the operating time is shortened without much capital investment to the infrastructure where there are many curved rails. Over several years, the Korea Railroad Research Institute(KRRI) has developed such a train. In this paper, the safety of the Korean tilting train express(TTX) is investigated using a dynamic simulation model. Since, proper safety standards have not been established for the TTX, those for the Korean train express(KTX) is employed instead to analyze the safety and ride comfort of the TTX. This study will prove useful in predicting the behavior of the TTX and ride comfort, and conforming that designed TTX measures up to the safety standards. It would be useful to recommend proper normal operating speed and determine the maximum safety speed, according to the result. Furthermore, it would be possible to provide basic reference data when analyzing the dynamic effect of the catenary system and the fatigue of the bogie.
A three-dimensional (3D) numerical analysis for the train-bridge interaction (TBI) system is actively developed in this study in order to investigate the vibration characteristics of rigid-frame reinforced concrete (RC) viaducts in both vertical and lateral directions respectively induced by running high-speed trains. An analytical model of the TBI system is established, in which the high-speed train is described by multi-DOFs vibration system and the rigid-frame RC viaduct is modeled with 3D beam elements. The simulated track irregularities are taken as system excitations. The numerical analytical algorithm is established based on the coupled vibration equations of the TBI system and verified through the detailed comparative study between the computation and testing. The vibration responses of the viaducts such as accelerations, displacements, reaction forces of pier bottoms as well as their amplitudes with train speeds are calculated in detail for both vertical and lateral directions, respectively. The frequency characteristics are further clarified through Fourier spectral analysis and 1/3 octave band spectral analysis. This study is intended to provide not only a simulation approach and evaluation tool for the train-induced vibrations upon the rigid-frame RC viaducts, but also instructive information on the vibration mitigation of the high-speed railway.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.887-895
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2018
This paper presents a braking model that can be used to design the safety distance of a train control system and a train braking system to increase the volume of traffic. For the braking model, a train set (electric multiple unit composed 6 cars) was tested. The factors that can affect the braking characteristics include the friction coefficient, braking pressure, and regenerative braking. The braking pressure was classified into service and emergency braking and reflected the characteristics of the vehicle. The external force acting on the running railway car was tested in accordance with KS R 9217, and the running resistance of the train is presented in the form of a polynomial. The dynamic behavior of the train running on a straight flat line was simulated using UM 8.3. The results were validated with experimental data, and the results were reasonable. With the validated model, a stopping distance was determined according to the initial braking speed and compared with the deceleration braking model. In addition, a safety distance for the train control system could be changed according to the frictional coefficient limits. These results are expected to be useful for analyzing the dynamic behavior of trains, and for analyzing various railway environments and improving the braking performance.
In this study, the new methodology which combines Kohonen self-organizing map(KSOM) neural networks model and the conventional neural networks models such as feedforward neural networks model and generalized neural networks model is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. It is possible to train without output data in KSOM neural networks model. KSOM neural networks model is used to classify the input data before it combines with the conventional neural networks model. Four types of models such as SOM-FFNNM-BP, SOM-GRNNM-GA, FFNNM-BP, and GRNNM-GA are used to train and test performances respectively. From the statistical analysis for training and testing performances, SOM-GRNNM-GA shows the best results compared with the other models such as SOM-FFNNM-BP, FFNNM-BP, and GRNNM-GA and FFNNM-BP shows vice-versa. From this study, we can suggest the new methodology to forecast flood stage and construct flood warning system in river basin.
The purpose of this study is to develop a simulation model which substitutes a sled test of train seat. The occupants behaviors of Saemaeul-ho two passenger seats were simulated using MAYDMO(MAthematical DYnamical MOdel) and these results compared with those of sled test. To improve the simulation model which used in previous study, the plastic behaviors of the pedestal were considered and the rear seats are represented as ellipsoid multi-body model instead of finite element model. Using the improved model, we could reduce the computer run time and get more accurate results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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