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적외선 열화상 이미지 처리를 이용한 철도차량 주행장치의 이상 상태 평가
권석진,김민수,서정원,함영삼 한국정밀공학회 2023 한국정밀공학회지 Vol.40 No.6
Damage to the units related to driving and running of the railway vehicle may cause an inevitable accident due to defects and malfunctions in operation. In order to prevent such an accident, a non-destructive diagnostic technology that detects the damage is required. Previous researchers have researched and developed a monitoring system of the infrared thermography method to diagnose the condition of the railway vehicle driving and driving units. A system for monitoring running of the railway vehicle and temperature condition of the drive unit at a vehicle speed of 30 to 100 km/h was constructed, and a study on its applicability was conducted. In this study, a system for diagnosing an abnormal condition of the driving and running units while the vehicle is running with an infrared thermography diagnostic system was installed in the depot and operation route, and evaluation of the abnormal condition of the driving and running units was performed. The results show that the diagnosis system using infrared thermography can be used to identify abnormal conditions in the driving and running units of a railway vehicle. The diagnosis system can effectively inspect the normal and abnormal conditions in operation of a railway vehicle.
CNN 기반 철도차량 차체-대차 연결부의 결함 평가기법 연구
권석진,김민수 한국산학기술학회 2020 한국산학기술학회논문지 Vol.21 No.11
The bogies of railway vehicles are one of the most critical components for service. Fatigue defects in the bogie can be initiated for various reasons, such as material imperfection, welding defects, and unpredictable and excessive overloads during operation. To prevent the derailment of a railway vehicle, it is necessary to evaluate and detect the defect of a connection weldment between the car body and bogie accurately. The safety of the bogie weldment was checked using an ultrasonic test, and it is necessary to determine the occurrence of defects using a learning method. Recently, studies on deep learning have been performed to identify defects with a high recognition rate with respect to a fine and similar defect. In this paper, the databases of weldment specimens with artificial defects were constructed to detect the defect of a bogie weldment. The ultrasonic inspection using the wedge angle was performed to understand the detection ability of fatigue cracks. In addition, the convolutional neural network was applied to minimize human error during the inspection. The results showed that the defects of connection weldment between the car body and bogie could be classified with more than 99.98% accuracy using CNN, and the effectiveness can be verified in the case of an inspection. 철도차량의 대차는 열차 주행을 위한 핵심적인 장치이다. 철도차량의 대차에서 피로결함은 운행 중 기대되지 않거나 과도한 하중, 용접결함, 재료 결함 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 철도차량의 사고를 방지하기 위해서 차체-대차연결부의 손상을 검출하고 발생 결함에 대한 정확한 평가가 요구된다. 이러한 철도차량의 차체-대차 연결부는 초음파 비파괴 검사를 통하여 건전성을 확보하고 있으나 결함 발생에 대한 학습기법을 이용한 판정방법이 필요하다.최근 미세한 결함이나 유사한 결함을 높은 인식율로 검출하기 위하여 딥러닝 기법에 관한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 철도차량의 차체-대차 연결부의 결함 검출능력을 위하여 용접부의 인공결함 시편에 대하여 데이터베이스 구축하였으며. 웨지형 초음파 센서를 이용하여 차체-대차 연결부에 대한 비파괴 검사를 수행하였다. 부가적으로 인적 오류를 최소화하기 위하여 결함판단 학습기법인 합성곱 신경망기법(Convolutional Neural Network)을 적용하였다. 그 결과 합성곱 신경망기법 기법을 이용하여 철도차량의 차체-대차 연결 용접부의 균열을 99.98%이상 균열성 결함으로 판별할 수 있었으며 철도차량 차체-대차 연결부의 비파괴검사시 본 연구의 기술이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
권석진,서정원,이동형,김민수 대한용접·접합학회 2021 대한용접학회 특별강연 및 학술발표대회 개요집 Vol.2021 No.11
철도차량의 대차는 차체를 지지하면서 레일위를 주행하는 데 필수적이고 안전성이 확보되어야 하는 핵심적인 주행장치이다. 대차프레임은 용접구조물로 구성되어 있으며 차체와 연결되는 일부 부분도 용접가공되어 있다. 철도차량은 복잡한 하중조건하에서 장기간 주행하기 때문에 피로하중에 따른 균열이 용접부에서 발생할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 차량의 안전성 확보를 위하여 대차장치 연결부의 비파괴 진단시스템을 개발하고 결함 검출가능성에 대하여 평가하였다. 본 연구의 진단시스템은 웨지형 초음파기반의 비파괴진단 센서를 기반으로 하며 결함스캔이미지를 통하여 유지보수자가 용이하게 결함을 판단할 수 있도록 하였다.
권석진,서정원,김민수,이찬우 한국도시철도학회 2019 한국도시철도학회논문집 Vol.7 No.2
차체와 현가장치의 연결부는 용접 가공되어 있으며 작용조건 환경에 따라 결함이 발생할 수 있다, 각종 운용조건하에서 발생된 결함을 정도 높게 검출하고 진단하는 것은 중요하다. 초음파 검사(UT)는 주로 내부 결함을 검출하는 데 사용되고 있으나 반사각을 이용하여 표면 결함을 검출할 수 있다. 본 연구에서는 초음파 반사각을 이용한 웨지형 UT 탐촉자를 적용하여 용접부에 발생하는 결함 검출가능성에 대한 연구를 수행하였으며 그 결과 표면결함과 이면결함을 자동스캐너로 검출할 수 있었다. The connection part between the car body and the suspension is welded and the defects can be generated depending under the operating conditions. It is important to detect and diagnose the defects generated under various operating conditions intensively. The ultrasonic inspection is mainly used to detect an internal defect, but a surface defect can be detected using the reflection angle. In this study, the possibility of defect detection in weldment has been investigated by applying wedge UT probe and using ultrasonic reflection angle. The result shows that the surface and inner defects can be detected by automatic scanner.