Line planning is an important step to determine the optimal frequencies of trains given the forecasted demand for each train type. The main input data for line planning is the leg traffic demand which can be derived using suitable traffic assignment models. However most assignment models require a line plan, in other words, train frequencies or headways, so that inconsistent results just by the procedural approach to find an optimal line plan after determining leg traffic can be avoided. This paper suggests a unified model that can consider the traffic assignment and line planning, simultaneously. We further provide an elaborated approximation algorithm and, finally, provide experimental results determined for the Korean railway network.
Park, K. K.;Koo, Y. M.;Kim, H. J.;Seo, S. H.;Jang, C.;Nah, K. D.;Hong, D. H.;Lee, J. S.
Journal of Biosystems Engineering
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v.25
no.4
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pp.257-264
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2000
A tractor attached TMR(model 430) mixer has been developed in a previous study. However, the mixer was found to be improved through field applications in its capacity, manufacturing cost, ergonomic design and power-train requirement. The TMR mixer was modified into a model TMR500, approved by Institute of Agricultural Mechanization, as follows : 1. Roughage cutting system was seperated from the mixer, resulting in the 33% reduction of manufacturing cost. 2. Enlarged hopper capacity enabled to feed 60 heads at a batch. 3. Hydraulically controlled gate system saved ergonomic man power. 4. Power transmission system was changed from a chain-sprocket system(27:1) to the gear-train reduction system(38.6:1) to satisfy the recommended use of 540rpm PTO input.
In recent railway projects where the railway connects between cities, newly planned tunnels are often located close to, or beneath an existing tunnel. Many claims and petitions have voiced public concern about the vibration and noise resulting from the situation. Vibrations and noises are engineering issues as well as environmental problems, and have become more important as people have become more concerned with their the quality of life. However, it is unlikely that the effects of vibration in situations where trains simultaneously pass a multileveled tunnel crossing have been appropriately considered in the phase of planning and design. This study investigates the superposition characteristic of ground-born vibrations from a multileveled tunnel crossing. The results from model tests and numerical analysis show that the ground-born vibration can be amplified by a maximum of about 30% compared to that resulting from the existing single tunnel. Numerical parametric study has also shown that the vibration amplification effect increases as the ground stiffness, the tunnel depth, and the distance between tunnels decrease.
The Service Availability (SA) in the viewpoint of passenger is used as the key performance indicator (KPI) of quality of service in Light Rail Transit (LRT) Public-Private Partnerships projects. But there are many disputes on the target value of SA because of the lack of experience in SA. The target value of SA should be set at an early stage of the project to be specified on the system specifications and operation plan. Therefore, this paper developed the quantitative prediction model of SA to set the reasonably achievable target value of SA at an early stage of the LRT project. Also this paper analyzed the relationship and differentiation of SA and Train Punctuality (TP) that is mostly compared with SA.
As the ticket issuing methods have been diversified for the convenience of the passengers such as ticketless service(SMS ticket, e-ticket, home ticket), automatic ticket issuing machine and consignment ticket sale, maintaining the current number of ticket booth has been becoming a issue. Too many booth can cause the inefficiency of the cost of labor. According to the Charter of Customer Service of Korail, on the other hand, 95% of passengers have to purchase a train ticket within 5 minutes. This study was designed to present a decision making model for the optimum number of ticket booth which can affect an efficient operation of train station and improvement of customer convenience. And, this paper shows the proper manpower of ticket booth and the change of customer waiting time by analyzing the arrival and ticket issuing time of passengers based on 'Queueing Theory'. However, it is insufficient to be generalized due to some limitations of analysis. This study will contribute to improve customer satisfaction by reducing the waiting time at the ticket booth. In addition, presenting the optimum number of booth is expected to have an effect on the increase of productivity and cost savings.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.11
no.1
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pp.154-164
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2019
A rotor dynamic analysis is mandatory for stability and design optimization of submerged propellers and turbines. An accurate simulation requires a proper consideration of fluid-induced reaction forces. This paper presents a bi-directional coupling of a bond graph method solver and an unsteady vortex lattice method solver where the former is used to model the rotor dynamics of the power train and the latter is used to predict transient hydrodynamic forces. Due to solver coupling, determination of hydrodynamic coefficients is obsolete and added mass effects are considered automatically. Additionally, power grid and structural faults like grid fluctuations, eccentricity or failure could be investigated using the same model. In this research work a fast, time resolved dynamic simulation of the complete power train is conducted. As an example, the rotor dynamics of a tidal stream turbine is investigated under two inflow conditions: I - shear flow, II - shear flow + water waves.
Federated learning (FL) is a new paradigm in machine learning (ML) that enables multiple devices to collaboratively train a shared ML model without sharing their local data. FL is well-suited for applications where data is sensitive or difficult to transmit in large volumes, or where collaborative learning is required. The Internet of Underwater Things (IoUT) is a network of underwater devices that collect and exchange data. This data can be used for a variety of applications, such as monitoring water quality, detecting marine life, and tracking underwater vehicles. However, the harsh underwater environment makes it difficult to collect and transmit data in large volumes. FL can address these challenges by enabling devices to train a shared ML model without having to transmit their data to a central server. This can help to protect the privacy of the data and improve the efficiency of training. In this view, this paper provides a brief overview of Fed-IoUT, highlighting its various applications, challenges, and opportunities.
Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.20
no.5
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pp.477-485
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2010
In this study, we suggested several approaches to evaluate the collision acceleration of a carbody under the article 16 of the Korean rolling stock safety regulations. There are various methods to evaluate the rigid body accelerations such as the displacement comparison method by double integration of filtered acceleration data, the velocity comparison method by direct integration of filtered acceleration data, and the analysis method of a velocity-time curve. We compared these methods one another using the 1D dynamic simulation model of Korean high-speed EMU composed of nonlinear springs or bars, dampers, and masses. From the simulation results, the velocity-time curve analysis method and the displacement comparison method are recommended to filter high frequency oscillations and evaluate the maximum and average accelerations of a carbody after a train collision.
The optimization of the overhead contact lines according to the increased train speed is to design the low-sag-wire so that the pantograph can follow the vertical fluctuation of the catenary. Main factors for the overhead contact lines design include the span, dropper interval, movable bracket, vertical fluctuation of the catenary, tension, and wave propagation speed. In this paper, a model is proposed to improve the electric railway speed, and the speed improvement analysis technology is examined to ensure the stable and reliable electric railway. In addition, the effect between pantograph and catenary according to the speed improvement is quantitatively analyzed by using simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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