[논문]자갈도상 지반에서의 파울링층 식별을 위한 수치해석연구

고규현; 이성진

doi:10.7843/kgs.2021.37.9.13

자갈도상 지반에서의 파울링층 식별을 위한 수치해석연구
Numerical Modeling for the Identification of Fouling Layer in Track Ballast Ground 원문보기

韓國地盤工學會論文集 = Journal of the Korean geotechnical society, v.37 no.9, 2021년, pp.13 - 24

고규현 (금오공과대학교 토목공학과) , 이성진 (한국철도기술연구원 궤도노반연구팀)

초록
AI-Helper

최근 자갈도상궤도의 유지관리 시 지반투과레이더(GPR) 장비를 이용한 지반 내부의 파울링 양상을 검측하는 시도가 이루어지고 있다. 하지만, 복잡한 지반조건이 혼재된 현장에서 다량의 노이즈가 포함된 채로 얻어지는 GPR 신호 자료 판독은 전문가의 경험에 의존하는 경우가 많으며, 정밀한 분석에 어려움도 많다. 따라서, 본 연구에서는 python 기반의 오픈소스코드인 gprMax와 RSA(Random sequential Absorption) 알고리즘을 이용하여 자갈도상 재료의 파울링 정도에 따른 GPR 신호특성을 정량적으로 분석하고 평가할 수 있는 수치해석 기법을 제안하였다. 해석모델의 예측 정확도를 평가하고자 모형시험체를 제작하여 시험 결과와 해석결과를 서로 비교하여 해석모델의 예측 정밀도를 확인하였다. 또한, 다양한 시험조건 별 모형체 시험 및 해석에서의 파울링층의 식별 여부를 평가하였으며 그 결과를 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, attempts have been made to detect fouling patterns in the ground using Ground Penetrating Radar (GPR) during the maintenance of gravel ballast railway tracks. However, dealing with GPR signal data obtained with a large amount of noise in a site where complex ground conditions are mixed, often depends on the experience of experts, and there are many difficulties in precise analysis. Therefore, in this study, a numerical modeling technique that can quantitatively simulate the GPR signal characteristics according to the degree of fouling of the gravel ballast material was proposed using python-based open-source code gprMax and RSA (Random sequential Absorption) algorithm. To confirm the accuracy of the simulation model, model tests were manufactured and the results were compared to each other. In addition, the identification of the fouling layer in the model test and analysis by various test conditions was evaluated and the results were analyzed.

주제어

표/그림 (16)

그림 Fig. 1. Typical active railroad ballast cross-section (Roberts et al., 2009)
그림 Fig. 2. Single FDTD Yee cell showing electric (red), magnetic (green), and zeroed out (grey) field components for 2D transverse magnetic (TM) z-direction mode (Yee, 1966)
그림 Fig. 3. Two dimensional domain used in the numerical study
그림 Fig. 4. Critical ballast fouling phases
그림 Fig. 5. Particle size distribution of ballast and subgrade used in this study
그림 Fig. 6. Particle making technology based on the advanced RSA algorithm
표 Table 1. Material properties used in the study
표 Table 2. Specification of GPR Antenna
그림 Fig. 7. Process of test model construction
그림 Fig. 8. Snapshot image post-processed with Paraview
그림 Fig. 9. Comparison results for the A-scan at the center point of the domain (a) CB-Subgrade, (b) CB-FB-Subgrade, (c) CB-FFB-Subgrade
그림 Fig. 10. B-scan image of 400 MHz (a) Ground condition: CB-Subgrade layer, (b) Simulated image, (c) Measured image
그림 Fig. 11. B-scan image of 400 MHz (a) Ground condition: CB-FFB-Subgrade layer, (b) Simulated image, (c) Measured image
그림 Fig. 12. B-scan image of 400 MHz (a) Ground condition: CB-FB-Subgrade layer, (b) Simulated image, (c) Measured image
그림 Fig. 13. Comparison of A-scan between CB-FB-Subgrade and CB-FFB subgrade
그림 Fig. 14. B-scan image for CB-FB-Subgrade layer condition of 1600 MHz (simulated image, measured image)

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