종합검측차 데이터를 활용한 자갈 도상 유지보수 최적화 방안 = An Optimum Decision Support Model on Maintenance & Renewal of Ballast Track Using TMV Data
저자
김인겸(In Kyum Kim) ; 이준석(Jun S. Lee) ; 최일윤(Il Yoon Choi) ; 이후석(Hoo Seok Lee)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
385-388(4쪽)
제공처
현재 개발중인 고속검측차의 각종 검측정보는 유지보수가 시급한 특정 철도시설물을 인지하여 관련 정보를 제공하며, 장기적인 사용성을 증진시키고 예방 유지보수를 위한 각종 지표를 제공하게 된다. 본 연구에서는 일정주기 단위로 검측이 이루어지는 자갈 도상유지보수 비용 최소화 및 유지보수/개량으로 인한 선로작업 최소화 방안에 대하여 고찰하였다. 이를 위하여 검측자료를 기반으로 열화모형을 선정한 후 유지보수 및 개량비용을 포함한 비용함수를 도입하여 유전자 알고리즘에 기반한 다중 목적함수의 최적화 해석방안을 고려하였다. 이를 기반으로, 자갈도상에 대해 비용과 주기를 최적화하여 유지보수 및 갱신을 계획하는 의사결정지원 과정을 제안하였다.
더보기The high-speed inspection vehicle under development provides railway infrastructure with specific inspection data which are in need of immediate renewal as well as preventive maintenance. In this study, a new optimization scheme of the maintenance cost and the intervention number due to maintenance and renewal operations, i.e., tamping, of the ballast track is proposed using inspection data from the high-speed inspection vehicle. For this, a deterioration model on the track quality index (TQI) was considered and a cost model involving maintenance renewal cost of the ballast track is introduced. In addition, an optimization scheme of multiple object function, having maintenance cost and the number of intervention, based on genetic algorithm is considered. As a result, decision support process such as planning order and period of maintenance and renewal to optimize cost and reliability of ballast track is proposed.
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