고속철도 WIM 데이터에 대한 통계분석을 통한 철도교량 설계활하중 분석 Analysis of Design Live Load of Railway Bridge Through Statistical Analysis of WIM Data for High-speed Rail원문보기
이 논문에서는 고속철도교량 설계를 위한 활하중 모델을 통계 및 확률적 방법으로 검토하고, 하중조합의 하중계수가 주는 안전율을 분석하였다. 이 연구는 철도교량 설계기준에 대한 한계상태설계법 개발의 일환이며, 이를 위하여 경부고속철도를 운행하는 열차를 대상으로 약 한달 동안 실측하여 데이터를 수집하고 분석하였다. 이 데이터를 대상으로 교량의 설계수명에 맞도록 4가지 통계 방법들을 적용하여 설계하중을 추정하여 비교 검토하였다. 또한, 철도교량의 설계하중조합이 주는 안전율을 검토하기 위하여 신뢰도지수를 구하고 이를 분석하였다. 실측 데이터로부터 추정한 활하중효과에 대하여, 현행 고속철도 설계활하중인 표준열차하중의 0.75배를 적용한 설계활하중 효과의 크기가 최소 30~22% 더 크게 나왔다. 신뢰도분석을 통하여, 극한한계상태만을 기준으로 본다면, 추가적인 하중계수 감소의 가능성이 있음을 알 수 있다.
이 논문에서는 고속철도교량 설계를 위한 활하중 모델을 통계 및 확률적 방법으로 검토하고, 하중조합의 하중계수가 주는 안전율을 분석하였다. 이 연구는 철도교량 설계기준에 대한 한계상태설계법 개발의 일환이며, 이를 위하여 경부고속철도를 운행하는 열차를 대상으로 약 한달 동안 실측하여 데이터를 수집하고 분석하였다. 이 데이터를 대상으로 교량의 설계수명에 맞도록 4가지 통계 방법들을 적용하여 설계하중을 추정하여 비교 검토하였다. 또한, 철도교량의 설계하중조합이 주는 안전율을 검토하기 위하여 신뢰도지수를 구하고 이를 분석하였다. 실측 데이터로부터 추정한 활하중효과에 대하여, 현행 고속철도 설계활하중인 표준열차하중의 0.75배를 적용한 설계활하중 효과의 크기가 최소 30~22% 더 크게 나왔다. 신뢰도분석을 통하여, 극한한계상태만을 기준으로 본다면, 추가적인 하중계수 감소의 가능성이 있음을 알 수 있다.
In this paper, the live load model for the design of high-speed railway bridge is analyzed by statistic and probabilistic methods and the safety level that is given by the load factors of the load combination is analyzed. This study is a part of the development of the limit state design method for t...
In this paper, the live load model for the design of high-speed railway bridge is analyzed by statistic and probabilistic methods and the safety level that is given by the load factors of the load combination is analyzed. This study is a part of the development of the limit state design method for the railway bridge, and the train data collected from the Gyeongbu high-speed railway for about one month are utilized. The four different statistical methods are applied to estimate the design load to match the bridge design life and the results are compared. In order to examine the safety level that the design load combination of the railway bridge gives, the reliability indexes are determined and the results are analyzed. The load effect from the current design live load for the high-speed rail bridge which is 0.75 times of the standard train load is came out greater than at least 30-22% that from the estimated load from the measured data. If it is judged based on the ultimate limit state, there is a possibility of additional reduction of the safety factors through the reliability analysis.
In this paper, the live load model for the design of high-speed railway bridge is analyzed by statistic and probabilistic methods and the safety level that is given by the load factors of the load combination is analyzed. This study is a part of the development of the limit state design method for the railway bridge, and the train data collected from the Gyeongbu high-speed railway for about one month are utilized. The four different statistical methods are applied to estimate the design load to match the bridge design life and the results are compared. In order to examine the safety level that the design load combination of the railway bridge gives, the reliability indexes are determined and the results are analyzed. The load effect from the current design live load for the high-speed rail bridge which is 0.75 times of the standard train load is came out greater than at least 30-22% that from the estimated load from the measured data. If it is judged based on the ultimate limit state, there is a possibility of additional reduction of the safety factors through the reliability analysis.
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문제 정의
이 논문에서는 고속철도 교량설계를 위한 활하중 모델을 검토하고, 하중조합의 하중계수가 주는 안전율을 분석하였다. 이를 위하여 경부고속철도를 운행하는 열차를 대상으로 약 한 달 동안 실측하여 데이터를 수집하였다.
75배를 곱하도록 되어 있다. 이 연구에서는 경부고속철도를 실제 운행 중인 열차에 대하여 계측한 WIM(weigh in motion) 데이터를 통계 분석하여 이를 검토하도록 한다. 교량의 설계수명에 따르는 활하중을 추정하기 위하여 가용한 여러 통계 방법을 검토하였고, 이 방법들을 실측 데이터를 통하여 비교 검토하였다.
이 연구에서는 철도교량 설계기준에 대한 한계상태설계법 개발을 위하여 실제 운행하는 열차에 대한 계측자료를 활용하여 교량의 설계활하중을 분석하였다. 현재 국내 도로교설계기준(2014)은 이미 한계상태설계법을 적용하고 있으며, 미국의 AASHTO LRFD, 유럽의 Eurocode, 캐나다의 CHBDC 등 국제적인 설계기준에서는 대부분 한계상태설계기준을 적용하고 있다.
가설 설정
Method 2에서는 30일 계측데이터를 적용한 하중효과의 분포가 Fig. 8과 같이 정규분포를 따른다고 가정한다. 이로부터 열차 통행 수에 따른 최대 하중효과를 추정하기 위하여, WIM 데이터의 30일간 열차 통행 수가 818대인 경우, 일 평균 통행 수는 28(=818/30)이 되고, 1일, 1년, 5년, 100년의 통행 차량수를 구한다.
고속철도 설계활하중의 크기를 감소시킨다고 가정하고 신뢰도지수를 구하여 보았다. 현행 고속철도 설계기준인 0.
75KRL-2012 설계활하중에 의한 L 값을 식 (10)에 적용하여 계수하중효과 U를 구하면 Table 6과 같다. 연속교로 설계되는 철도교량에 있어서 프리스트레스 효과로 인한 부정정력이 고정하중효과를 상쇄하고 설계에 따라 다양한 값을 갖게 되므로, 이 연구에서 단순화시켜 고정하중 D의 크기는 L과 같도록 가정하였다. 고정하중의 통계 특성은 편심계수 1.
이 방법에서는 계측기간에 측정한 값의 분포인 Fig. 10이 반복되어, 최대 하중효과의 분포가 기준기간이 변하여도 변하지 않고 Fig. 10과 동일하다고 가정한다. 식 (9)에서 95% 값으로 특성값을 정의하고, 식 (6), (7)을 이용하여 이를 만족하는 y값을 구한 후, Table 4에 하중효과별로 나타내었다.
이 방법에서는 일정 기간 동안 계측된 값의 분포가 기간이 증가하여도 변하지 않고 반복된다고 가정한다(Miao and Chan, 2002). 이 연구에서는 Fig.
제안 방법
이 연구에서는 경부고속철도를 실제 운행 중인 열차에 대하여 계측한 WIM(weigh in motion) 데이터를 통계 분석하여 이를 검토하도록 한다. 교량의 설계수명에 따르는 활하중을 추정하기 위하여 가용한 여러 통계 방법을 검토하였고, 이 방법들을 실측 데이터를 통하여 비교 검토하였다. 또한, 고속철도교량에 대한 설계하중조합의 안전율을 분석하기 위하여 신뢰도분석을 수행하였다.
이 데이터를 대상으로 교량의 설계수명에 맞도록 4가지 통계 방법들을 적용하여 설계하중을 추정하였다. 그리고 철도교량의 설계하중조합이 주는 안전율을 검토하기 위하여 신뢰도지수를 구하여 이를 분석하였다.
이후 LM2000 하중체계를 결정하기 위하여 당시 운행하던 열차의 현황 및 미래의 운행 전망을 포함하여, 결정론적 및 확률론적 연구방법을 자세하게 제시하고 있다(ERRI, 1994). 또한 통합 Eurocode에 맞추어 공용중인 철도교량을 평가하기 위한 표준열차하중을 측정한 데이터로부터 산출하는 확률통계적 방법을 제시하였다(SB-LRA, 2007).
이 논문에서는 고속철도교량 설계의 주요하중인 활하중의 하중효과와 극한한계상태의 활하중조합을 구성하는 하중계수를 분석한다. 현재 고속철도 활하중은 표준열차하중에 0.
이를 위하여 경부고속철도를 운행하는 열차를 대상으로 약 한 달 동안 실측하여 데이터를 수집하였다. 이 데이터를 대상으로 교량의 설계수명에 맞도록 4가지 통계 방법들을 적용하여 설계하중을 추정하였다. 그리고 철도교량의 설계하중조합이 주는 안전율을 검토하기 위하여 신뢰도지수를 구하여 이를 분석하였다.
이로부터 4가지 통계적 추정방법으로 설계수명에 대한 최대 하중효과를 추정한다. 이 연구에서 정모멘트와 전단력은 1경간 단순보, 부모멘트는 2경간 연속보를 사용하였다.
, 2012). 이 연구에서는 Fig. 4와 같이 단위기간을 1일로 정하고 일별 최대값의 분포를 구하였다. 일별 최대값의 분포는 극치분포 함수인 식 (3)과 같지만 매개변수는 식 (6), (7)을 따른다.
국내에서는 최근 철도설계기준의 표준열차 하중을 합리적으로 수립하기 위하여 체계적인 연구가 수행되기 시작하였다. 이들 연구에서는 실제 운행열차를 대상으로 하중 자료를 수집하고 이를 결정론적 및 확률론적으로 분석하여 기존 국내 하중과 해외 설계하중과의 비교를 수행하였다(KRNA, 2010; Kim et al., 2010). 이 연구를 통하여 국내 표준열차하중 모델을 수립하였고 설계하중조합의 하중계수를 개정하는 근거가 되었다(KRNA, 2011; 2013).
75배를 적용한다. 이로부터 교량의 지간별로 정모멘트, 부모멘트 및 전단력 등 설계활하중효과를 구하여 분모로 하고, 실측 데이터로부터 도로교의 설계수명과 동일하게 가정한 100년 대하여 구한 추정활하중효과를 분자로 하여 편심계수를 구하였다. 편심계수의 크기는 가장 큰 값을 주는 방법1과 지간 10m에서, 정모멘트는 0.
대상 데이터
FCA-5-11 2축 센서를 사용하였고 2014년 10월 21일부터 11월 24일까지 34일간 울산역을 통과한 935 편성의 고속열차의 윤중을 계측하였다. 935 편성의 열차는 KTX 861 편성, KTX-산천 45 편성, 그리고 중련 연결한 KTX-산천 29 편성으로 구성된다. 이 논문에서는 W3+W4 계측점의 데이터를 분석한 결과를 나타낸다.
96m 서로 떨어진 W1+W2, W3+W4의 2개의 계측점에서 데이터를 수집하였다. FCA-5-11 2축 센서를 사용하였고 2014년 10월 21일부터 11월 24일까지 34일간 울산역을 통과한 935 편성의 고속열차의 윤중을 계측하였다. 935 편성의 열차는 KTX 861 편성, KTX-산천 45 편성, 그리고 중련 연결한 KTX-산천 29 편성으로 구성된다.
고속철도 운행 중인 열차에 대한 계측을 위하여 Fig. 1과 같이 울산역을 선정하였다. Fig.
2는 계측시스템 구성도를 보여준다. 이 연구에서는 윤중에 관한 계측데이터를 사용하였고, Fig. 3과 같이 열차 진행방향으로 1.96m 서로 떨어진 W1+W2, W3+W4의 2개의 계측점에서 데이터를 수집하였다. FCA-5-11 2축 센서를 사용하였고 2014년 10월 21일부터 11월 24일까지 34일간 울산역을 통과한 935 편성의 고속열차의 윤중을 계측하였다.
이 논문에서는 고속철도 교량설계를 위한 활하중 모델을 검토하고, 하중조합의 하중계수가 주는 안전율을 분석하였다. 이를 위하여 경부고속철도를 운행하는 열차를 대상으로 약 한 달 동안 실측하여 데이터를 수집하였다. 이 데이터를 대상으로 교량의 설계수명에 맞도록 4가지 통계 방법들을 적용하여 설계하중을 추정하였다.
데이터처리
교량의 설계수명에 따르는 활하중을 추정하기 위하여 가용한 여러 통계 방법을 검토하였고, 이 방법들을 실측 데이터를 통하여 비교 검토하였다. 또한, 고속철도교량에 대한 설계하중조합의 안전율을 분석하기 위하여 신뢰도분석을 수행하였다.
이 절에서는 이와 같이 추정한 하중효과를 설계기준의 하중효과와 비교한다. 즉, 실제 운행 중인 열차에 대한 계측값으로부터 4가지의 통계방법을 적용하여 추정한 최대 하중효과와 철도교량 설계기준(KRNA, 2013)에 제시되어 있는 고속철도 교량 설계를 위한 활하중 모델(0.75KRL-2012)에 의한 하중효과를 비교한다.
1에 정규분포를 적용하였다. 활하중의 편심계수는 4장의 4가지 통계방법들에 의해 추정한 하중효과와 설계기준의 비율을 사용하였다. 충격이 포함된 활하중의 변동계수는 도로교 활하중과 동일하게 0.
이론/모형
이 방법은 최대값으로 이루어진 극치분포는 n이 증가하여 매개변수는 변하여도 극치분포의 형태는 불변성이라는 원리를 이용한 방법이다(Ang and Tang, 1975). 시간에 따라 변하는 하중에 대한 특성값(characteristic value)을 단위 기간 동안의 최대값의 분포로 정의하는 방법을 적용하였다(Gulvanessian et al., 2012). 이 연구에서는 Fig.
이 장에서는 위에서 나타낸 활하중의 통계특성과 PSC거더 저항강도 통계특성을 이용하여 신뢰도지수를 구한다. 신뢰도지수 산정에 필요한 교량 구조 저항강도의 통계특성은 철도교량 PSC 박스거더에 대한 시뮬레이션을 통하여 산정한 결과를 적용한다(KRRI, 2015). 모멘트에 대한 편심계수 λ는 1.
첫번째 방법은 계측기간 동안 수집된 총 데이터를 크기 순으로 나열하고, 누적확률분포도를 작성하여 필요한 설계수명에 대한 하중효과를 추정하는 방법이다. 이 방법은 도로교설계기준(한계상태설계법) 개발(Hwang, 2008)과 AASHTO LRFD 개발(Nowak, 1999)에서 사용되었다.
일계신뢰도방법(FORM, first order reliability method)(Ang and Tang, 1990)을 이용하여 신뢰도지수를 구하여 하중효과별로 Fig. 18, Fig. 19, Fig. 20에 도시하였다. 지간이 장지간일수록 신뢰도지수가 커지는 것을 볼 수 있는데 이는 4장에서 보인 활하중의 편심계수와 반대의 경향을 나타낸다.
성능/효과
48이다. Method 2와 Method 4가 가장 작은 값을 주었으며 지간 10m에서 동일하게 0.60이고 50m에서도 동일하게 0.43이다. 편심계수는 지간이 커질수록 감소함을 알 수 있다.
21에 나타내었다. 신뢰도지수의 최소값은 10m 지간에 대하여 현행 설계활하중인 0.75KRL은 5.0이며, 0.60KRL과 0.50KRL은 각각 4.2와 3.61임을 알 수 있다.
이 연구에서 비교한 4가지 통계적 추정방법 중에 Method 1이 가장 큰 하중 값을 예측하고 있음을 알 수 있다. Method 2에 의한 추정값은 상위 95% 분위값인 Method 4와 계측 최대값과 비교하여 비슷한 크기의 값을 보인다.
편심계수는 지간이 커질수록 좀 더 감소함을 알 수 있었다. 즉, 고속철도 활하중의 크기는 실측 열차로부터 추정한 값보다 추가로 최소 약 31~22% 더 큼을 알 수 있다.
이로부터 교량의 지간별로 정모멘트, 부모멘트 및 전단력 등 설계활하중효과를 구하여 분모로 하고, 실측 데이터로부터 도로교의 설계수명과 동일하게 가정한 100년 대하여 구한 추정활하중효과를 분자로 하여 편심계수를 구하였다. 편심계수의 크기는 가장 큰 값을 주는 방법1과 지간 10m에서, 정모멘트는 0.69, 부모멘트는 0.63, 전단력은 0.78이었다. 편심계수는 지간이 커질수록 좀 더 감소함을 알 수 있었다.
후속연구
철도교량의 특성으로 볼 때 고속주행에 따른 열차의 안전을 위하여 교량의 처짐, 진동 등 사용성 관련 규정이 매우 중요하다. 이 논문에서 검토한 교량의 극한강도와 관련한 안전성의 검토와 더불어, 철도교량의 설계 안전율을 보다 정확하게 분석하기 위하여 추후 사용성 한계상태에 대한 지속적인 연구가 필수적이다.
Method 3은 다소 일정하지 않은 추정값을 주는 경우도 보인다. 일반철도와 같이 추후 보다 많은 경우에 대한 분석이 필요하며, 이 연구만으로 판단한다면 Method 1을 적용하는 경우에, Fig. 6과 같이 너무 과다하게 예측되지 않도록 주의한다면, 안전측의 설계를 유도할 수 있다고 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
표준열차 하중은 철도교량 설계에 어떤 영향을 주는가?
철도교량 설계의 주요하중인 활하중을 나타내는 표준열차 하중은 설계의 안전성과 경제성에 매우 큰 영향을 주며 하중 모델을 결정하기 위하여 실측자료를 중심으로 국내외에서 연구가 수행되었다. 국내에서는 최근 철도설계기준의 표준열차 하중을 합리적으로 수립하기 위하여 체계적인 연구가 수행되기 시작하였다.
설계의 안전율을 검토하기 위해 구한 신뢰도지수가 도로교설계기준의 목표신뢰도지수보다 높게 나온 이유는?
7과 비교하면 매우 크다. 큰 값이 나온 원인은 먼저 설계활하중의 편심계수가 1보다 작기 때문인데 이는 위에서 분석한 바와 같이 추정한 열차보다 큰 설계하중을 사용하기 때문이다. 또한, 고정하중계수와 활하중계수가 각각 1.35와 1.85로 도로교의 1.25와 1.80보다 크므로 추가의 안전율을 확보하기 때문이다. 즉, 교량의 파괴에 대한 극한한계상태의 측면에서 보면, 현행 철도교설계는 도로교에 비하여 좀 더 안전율 여유를 확보하고 있다고 할 수 있다.
본 연구에서 철도교량 설계기준에 대한 한계상태설계법 개발하기 위해 무엇을 수행하였는가?
이 논문에서는 고속철도교량 설계를 위한 활하중 모델을 통계 및 확률적 방법으로 검토하고, 하중조합의 하중계수가 주는 안전율을 분석하였다. 이 연구는 철도교량 설계기준에 대한 한계상태설계법 개발의 일환이며, 이를 위하여 경부고속철도를 운행하는 열차를 대상으로 약 한달 동안 실측하여 데이터를 수집하고 분석하였다. 이 데이터를 대상으로 교량의 설계수명에 맞도록 4가지 통계 방법들을 적용하여 설계하중을 추정하여 비교 검토하였다. 또한, 철도교량의 설계하중조합이 주는 안전율을 검토하기 위하여 신뢰도지수를 구하고 이를 분석하였다. 실측 데이터로부터 추정한 활하중효과에 대하여, 현행 고속철도 설계활하중인 표준열차하중의 0.
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