Dynamic Characteristics Prediction Model of Hydrostatic Buffer for Railway Couplers Using Deep Neural Network
Jun-Hyeok Hwang, Hyunseung Jung, Jin-Sung Kim, Seung-Wan Son, Seung-Ho Ahn, Hyung Gyeun Gil · Journal of the Korean society for railway · 2022
철도 차량 연결기에는 조차 등의 충돌 상황에서 운동 에너지 흡수를 위하여 에너지 흡수 장치가 설치되어 있으며, 철도안전기준에 따라 동역학 시뮬레이션을 통해 안전성을 검증하고 있다. 최근 연결기용 완충장치로 사용되고 있는 점탄성 완충기는 작동속도에 따라 완충 특성이 달라지지만 충돌 해석에 사용하는 상용 소프트웨어에는 이러한 특성을 적절히 반영할 수 있는 충돌 해석용 물성 모델이 없으며, 점탄성 완충기의 속도 의존 특성을 반영한 해석 사례는 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 점탄성 완충기의 속도 의존 특성을 반영하기 위해 충돌 시험 데이터를 기반으로 심층 신경망을 사용하여 점탄성 완충기의 완충 특성을 예측하는 모델을 구성하고 충돌 시험 모사 시뮬레이션을 통해 예측 모델의 정확도를 검증하였다.