DOI QR코드

DOI QR Code

Study for Progress Rate of Standard Deviation of Irregularity Based on Track Properties for the Railway Track Maintenance Cycle Analysis

궤도 유지보수 주기 예측을 위한 구간 특성에 따른 궤도틀림 표준편차 진전정도 분석

  • 정민철 (고려대학교 건축.사회환경공학부) ;
  • 김정훈 (고려대학교 건축.사회환경공학부) ;
  • 이지하 (한국철도기술연구원 신교통연구본부) ;
  • 강윤석 (한국철도기술연구원 고속철도연구본부) ;
  • 공정식 (고려대학교 건축.사회환경공학부)
  • Received : 2011.10.31
  • Accepted : 2012.04.12
  • Published : 2012.05.30

Abstract

The irregularity of railway track affects not only the comfort of ride such as noise or vibration but also the safety of train operation. For this reason, it is an interesting research area to design a reliable and sustainable railway track system and to analyze the train movement mechanism based on systematic approaches considering reasons of track irregularity possible in a specific local environment. Irregularity data inspected by EM-120, an railway inspection system in Korea includes unavoidable incomplete and erratic information, so it is encountered lots of problem to analyse those data without appropriate pre-data-refining processes. In this research, for the efficient management and maintenance of railway system, progress rate of standard deviation of irregularity is quantified. During the computation, some important components of railways such as rail joint, ballast, roadbed, and fastener have been considered. Probabilistic distributions of irregularity growth with respect to time are computed to predict the remaining service life of railway track and to be adapted for the safety assessment.

궤도틀림은 열차의 주행안전 및 승차감에 미치는 영향이 크고, 소음 진동의 주요원인으로 작용한다. 따라서 현장에서 발생하는 궤도의 틀림을 체계적으로 분석함으로써 이를 저감할 수 있도록 차량운행 조건과 선로선형 및 궤도구조를 설계하는 것은 중요한 과제이다. 현재 국내에서 EM-120에 의해 검측된 틀림 데이터는 매우 불규칙적인 형태를 나타내며 데이터 분석 시 다양한 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 궤도의 효율적인 유지관리를 위해 검측된 틀림데이터의 효율적인 처리 기법을 개발하고, 정제된 데이터를 이용해 선로를 구성하고 있는 이음매, 도상, 노반, 체결구 등의 요소를 고려하여 레일 궤도 틀림의 진전 정도를 정량화 하였다. 또한 축적된 검측 데이터로부터 궤도의 건전도를 평가할 수 있는 방법을 정립하고 잔존수명을 예측하여 효율적 유지관리를 실현하기 위하여 검측 데이터의 확률론적 수명 산정 기법 개발 및 데이터를 이용한 구간 특성에 따른 궤도틀림 표준편차의 틀림 진전 정도에 대한 통계 및 확률적 분석을 수행하였다.

Keywords

References

  1. 강기동, "고속철도 궤도검측 자료 분석기법에 관한 연구", 한국철도학회눈문집, 제7권 4호, 2004, pp.291-295.
  2. 고려대학교, "고속철도 궤도 검측 데이터 고급분석기법 및 장대레일 최적 궤도 관리 시스템 개발", 연구재단 2차년도 연구보고서, 2010.
  3. 구본근, 서사범, "고속철도 궤도 유지관리 기술의 동향", 대한토목학회지, 제51권 8호, 2003, pp.14-21.
  4. 김대영, 이성근, 이기우, 우병구, 이성욱, 김기동, "궤도 유지 보수를 위한 틀림진전 예측 및 일정최적화", 한국철도학회 2008년 춘계학술대회논문집, 2008, pp.1346-1357.
  5. 서사범, "궤도기술의 발달과 경험기술로부터의 탈피", 한국철도학회지, 제9권 1호, 2006a, pp.50-61.
  6. 서사범, "선로공학", 북갤러리, 2006b.
  7. 서사범, "승차감 향상을 위한 궤도 관리", 대한토목학회지, 제57권 9호, 2009, pp.64-69.
  8. 손기준, 강기동, "고속철도의 궤도틀림 분석", 대한토목학회 학술발표회논문집, 1999, pp.279-282.
  9. 이지하, "선로구축물에 대한 유럽의 LCC연구동향", 한국철도학회 철도저널, 제11권 2호, 2008, pp.33-34.
  10. 정우진, 안규일, "현 방법으로 검측된 궤도틀림 값의 원형복원에 대한 기초검토", 한국철도학회 추계학술대회논문짐, 2002, pp.1086-1093.
  11. 한국철도기술연구원, "궤도유지관리 의사결정 지원시스템 개발", 철도유지보수시스템 기술연구사업 연구보고서, 2006.
  12. Akihito Kawaguchi, Masashi Miwa and Koichiro Terada, "Actual Data Analysis of Alignment Irregularity Growth and its Prediction Model", QR of RTRI, vol. 46, No. 4, 2005, pp.262-268. https://doi.org/10.2219/rtriqr.46.262
  13. G. M. Shafiullah, A. B. M. Shawkat Ali, Adam Thompson and Peter J. Wolfs, "Predicting Vertical Acceleration of Railway Wagons Using Regression Algorithms", IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, vol. 11, No. 2, 2010, pp.290-299. https://doi.org/10.1109/TITS.2010.2041057
  14. J. Landolt, O. Briner, "ECOTRACK Decision-support system for permanent way maintenance and renewal User Manual", ERRI(European Rail Research Institute), 1998.
  15. Masashi MIWA, "Mathematical Programming Model Analysis for the Optimal Track Maintenance Schedule", Quarterly Report of RTRI, vol. 43, No. 3, 2002, pp.131-136. https://doi.org/10.2219/rtriqr.43.131