Ultrasonic inspection of defects has been focused on the existence of defect in structural material and need has much time and expenses in inspecting all the coordinates (x, y) on material surface. Neural networks can have an application to coordinates (x, y) of defects by multi-point inspection method. Ultrasonic inspection modeling is optimized by neural networks Neural networks has trained training example of absolute and relative coordinate of defects, and defect pattern. This method can predict coordinates (x, y) of defects within engineering estimated mean error $\psi$.
자기 누설 탐상(Magnetic Flux Leakage : MFL) 시스템은 비파괴 검사의 한 방법으로 검사 대상 물체를 적절히 포화시켜 부식이나 결함 부위에서의 누설 자속을 측정하여 결함의 유 무와 크기를 판단하는 방법이다. 대부분 가스관과 가스관을 연결하는 방법으로 용접을 가장 많이 사용하고 있으며 용접부위에서 부식이 가장 많이 발생하고 있다. 용접으로 인해 발생하는 자기 누설신호는 부식신호에 많은 영향을 미친다. 따라서 본 연구는 용접신호가 부식 신호에 미치는 영향을 분석하기 위해 가스관의 용접과 부식과의 거리에 따른 자기누설을 해석하고, 분석하였다. 또한 용접에 의해 왜곡된 부식신호를 보정하고, 판정을 위한 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 원자력 발전소 증기발생기 세관의 결함 깊이와 폭을 예측하는 연구를 수행한다. 결함 크기 추정을 위하여 우선, I-In 형태, I-Out 형태, V-In 형태, V-Out 형태의 4가지 결함형상에 대한 와전류탐상시험(ECT) 신호를 생성한다. 특히, 유한요소법에 기반한 수치해석 기법을 이용하여 여러 가지 폭과 깊이를 갖는 결함 400개의 ECT 신호를 생성한다. 이와 같이 생성된 ECT 신호로부터, 결함 크기와 폭을 예측하기 위한 새로운 특징벡터를 추출하는데, 이 특징벡터에는 최대 임피던스 값을 갖는 점과 최대 임피던스값의 1/2의 값을 갖는 점 사이의 위상각이 포함된다. 추출된 특징벡터를 이용하여 결함의 크기를 예측하기 위해서 하나의 은닉층을 갖는 다층퍼셉트론을 이용하였다. 컴퓨터 모의실험 연구를 통하여 제안된 방법이 우수한 예측성능을 갖는다는 것을 보였다.
본 논문에서는 개선된 특징추출을 이용한 원자력 발전소 증기발생기 세관의 결함 형태 분류에 대한 연구를 수행한다. 본 논문에서는 4가지 축대칭 결함, 즉 I-In 형태, I-Out 형태, V-In 형태, V-Out 형태 결함을 고려한다. 유한요소법에 기초한 수치해석 프로그램을 이용하여 결함의 폭과 깊이를 변화시켜가면서 400개의 와전류탐상시험(ECT) 신호를 생성하였다. 이와 같이 생성된 ECT 신호로부터 새로운 특징을 제안하였는데, 여기에는 최대 임피던스 값을 갖는 점과 최대 임피던스 값의 1/2의 값을 갖는 점 사이의 위상각과 최대임피던스 값을 갖는 점과 최대 임피던스 값의 10%, 20%, 30%, 40%를 갖는 점사이의 위상각들이 포함된다. 또한, 결함형태를 분류하기 위하여 은닉층이 하나인 다층퍼셉트론을 사용하였다. 컴퓨터 모의실험 연구를 통하여 제안된 방법이 최대오차와 평균제곱오차 측면에서 향상된 결함 분류 성능을 얻는다는 것을 보였다.
전동차 중정비 시 대치차 기어의 비파괴검사 방법으로는 일반적으로 침투비파괴검사를 적용하고 있다. 침투비파괴검사는 결함의 미세한 개구부 속으로 침투액을 투입하여 표면에 잔류하는 여분의 침투액을 제거하고 현상제를 도포하여 결함지시 모양을 관찰하여 탐상하는 방법이다. 그러나 이 방법은 기어를 조립상태에서 침투비파괴검사를 실시하므로 많은 문제점이 있다. 치면의 각도가 급경사를 이루므로 충분한 침투가 어렵고 과잉제거의 문제가 있다. 그에 비해 자분비파괴검사는 표면 하 결함은 물론 미세한 결함 검출에 용이하다. 시험결과 치면에 응력이 집중되어 내부결함 및 미세결함이 존재하는 경우 침투비파괴검사로 발견되지 않는 경우가 있으나 자분비파괴 검사로 미세한 결함까지 발견 할 수 있었다. 따라서 전동차 대치차 기어의 합리적인 비파괴검사법은 자분을 사용한 비파괴검사가 적합하다고 판단한다.
본 논문에서는 3차원 형태의 결함을 가진 지하매설 가스관에서 누설자속(magnetic flux leakage, MFL) 탐상법을 사용한 결함 검출에 관하여 연구하였다. 영구자석과 요크로 구성된 자기 시스템을 유한요소법을 사용하여 해석하고 동작점을 설정하였다. 가스관이 충분히 포화되지 않은 경우에는 측정이 곤란하며, 과대포화된 경우에는 결함에 의한 누설자속의 변화량이 적어서 측정이 곤란하므로 적정한 값을 설정하여야 하므로 자기 시스템의 동작점은 결합이 있을 때 누설자속 증가율이 최대가 되도록 설정하여야 한다. 본 논문에서는 3차원 비선형 유한요소법을 사용하여, 가스관에 결함이 있는 경우 결함의 크기, 깊이에 따른 결함신호를 예측하여 그 결과 가스관 포화상태의 적절여부, 홀 센서 range 및 resolution의 적정도 등을 연구하였다. 또한 홀 센서의 민감도 향상을 위하여 back-yoke를 사용하여 측정신호를 향상시키는 방법을 제안하였다.
본 연구에서는 수 파장 이상의 깊이에 존재하는 결함을 탐상하기 위하여 50MHz의 중심주파수에서 동작하는 small aperture형 초음파현미경을 구성하였고 다층구조 샘플에 대한 영상을 연구분석하였다. 다층구조물에서의 출력특성을 음향감쇠, 수차, 렌즈형태, 샘플의 특성에 영향을 받으며 이것은 다층구조 I.C.와 bonding층 탐상에 이용할 수 있다. 실험결과, small aperture형 초음파현미경은 large aperture형 시스템에 비하여 두꺼운 샘플의 탐상에 유리하며 타 도구에서 관찰이 어려운 다층구조의 층별 탐상과 내부구조의 변형상태등을 2차원 영상으로 탐상할 수 있는 유용한 도구임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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