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학술저널
저자정보
Sunghyun Lim (Korea Technology Finance Corporation) Changhee Song (Seoul National University) Taehyung Lee (Korea Railroad Research Institute) Yeong-il Park (Seoul National University of Science and Technology) Yong-hyeon Ji (Seoul National University of Science and Technology)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제30권 제3호
발행연도
2022.3
수록면
193 - 197 (5page)
DOI
10.7467/KSAE.2022.30.3.193

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Railway vehicles are characterized by a device that connects the locomotive and the carriages. Thus, it is necessary to withstand the possible impact of this connector, and protect the passengers. To absorb the impact energy, a damping system was applied to the railroad car connector. Actual experiments are most important in confirming the performance of the connector. However, since it is costly and risky, we simulated it. In this study, the degree of impact is calculated by inputting the impact test data of the shock absorber by using artificial intelligence. Based on the results of the collision test of the connector for railroad vehicles that was performed at the crash test site, we will proceed with the modeling for each unit, and develop an artificial intelligence model for predicting the degree of impact through artificial intelligence. The data that must be dealt with in this study include the rubber buffer(EGF3). They are extracted from the previous crash test, and include information on the weight of the vehicle, the speed of the collision, and the displacement of the shock absorber that occurs during a collision. Based on the analysis, it was confirmed that the target for the validation data and the prediction related to it showed similar tendencies. This is an initial study in which artificial intelligence is applied to the rubber shock absorber model of railroad cars.
#Artificial intelligence #Collision #Modeling #Railroad vehicle #Rubber absorber

목차

Abstract
1. Introduction
2. Rail Vehicle Shock Absorber Components
3. Construction of a Crash Test for Railroad Vehicles
4. AI Model Development and Analysis Results for Predicting the Impact of Railway Vehicles
5. Conclusion
References

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