본 연구에서는 영상기반 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기법을 이용한 볼트풀림 손상검출 기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기반 볼트풀림 검출 기법을 설계하였다. 영상기반 볼트풀림 검출 기법은 볼트 이미지 검출 과정 및 볼트풀림 각도 추정 과정으로 구성된다. 볼트 이미지의 검출을 위하여 RCNN기반 딥러닝 알고리즘을 이용하였다. 영상의 원근왜곡 교정을 위해 호모그래피 개념을 이용하였으며 볼트풀림 각도를 추정을 위하여 Hough 변환을 이용하였다. 다음으로 제안된 기법의 성능을 검증을 위하여 거더의 볼트 연결부 모형을 대상으로 볼트풀림 손상검출 실험을 수행하였다. 다양한 원근 왜곡 조건에 대하여 RCNN 기반 볼트 검출기와 Hough 변환 기반 볼트풀림 각도 추정기의 성능을 검토하였다.
볼트 몸체의 특정부위를 팽창시켜 결합된 상대물과의 압착을 통해 풀림이 방지되는 볼트를 개발하였다. 볼트 풀림현상은 볼트가 사용되는 분야에서 많은 문제점을 일으켜왔다. 이를 해결하기 위하여 현재 여러 종류의 풀림방지 장치가 개발되어 사용되고 있지만 완벽한 풀림방지기능을 갖는 것은 개발되지 못했다. 이와 같은 문제로 볼트가 적용된 구조물들은 진동, 충격 등의 외부 하중에 의해 풀림이 발생되었고 이를 유지보수하기 위하여 일정 기간마다 다시 조여주어야만 했다. 본 연구는 볼트 내부 형상, 화약량, 공이뭉치를 설계인자로 하여 볼트 몸체 특정부위의 팽창을 조절할 수 있는 기술을 확보하였으며 팽창률에 따른 풀림방지 성능이 선형 비례한다는 것을 확인하였다. 따라서 현장에서 사용될 때 요구되는 풀림 방지기능을 팽창률 제어를 통해 만족시킬 수 있는 풀림방지 볼트를 개발하게 되었다.
본 연구에서는 풀림방지 볼트를 설계하는 방법을 제시하고 화약 작동 후 볼트 몸체의 특성 변화에 대한 자료를 제공한다. 이와 같은 연구 결과를 증명하기 위하여 M10, M20의 모델을 제작하였고, 폭발 볼트 몸체의 특성 변화에 대한 자료는 시험적으로 획득하였다. 이를 통하여 본 연구는 볼트 몸체의 팽창은 재연성이 있으며 팽창율은 설계인자의 조합에 의해 제어될 수 있다는 것과 풀림방지 특성은 수치화 될 수 있다는 것을 입증했다. 본 연구는 또한 풀림방지 성능을 갖는 볼트를 제작하는데 필요한 자료들을 제공하고 있다.
최근 우수한 충격 저감 효과로 인해 파이로테크닉 분리 장치의 한 종류인 저충격 파이로 테크닉 분리 너트에 많은 관심이 주어지고 있다. 하지만 파이로테크닉 분리 너트의 경우 일반 너트 대신 분할 너트가 사용되기 때문에 볼트 풀림 거동에 대한 연구가 충분히 이루어지지 않은 측면이 있다. 이에 본 연구에서는 Junker 진동시험을 준거삼아 볼트 풀림 해석을 수행하였다. 해석은 크게 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계는 체결토크를 이용하여 볼트를 분리너트에 체결하는 과정이고, 두 번째 단계는 횡 방향 가진을 통해 볼트가 풀리는 과정이다. 이러한 과정을 통해 볼트 풀림 거동을 얻을 수 있었다. 또한 신뢰성 있는 파이로테크닉 분리 너트의 설계를 위해 체결부 틈새가 볼트 풀림 거동에 미치는 영향을 고찰하였다.
최근 스마트 폰, 스마트 와치 등과 같은 전자기기의 크기가 작아지면서, 그에 사용되는 체결 볼트의 크기 또한 작아지고 있다. 초소형 나사는 제품을 체결하는 데 있어 충분한 체결 토크나 풀림 방지효과를 갖지 못한다. 그래서 초소형 나사의 체결력과 풀림방지 효과를 유지 및 강화하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 초소형 나사의 풀림방지 효과를 강화하기 위해 나사의 머리 밑 면에 쎄레이션 형상을 추가하여 그 효과를 분석하였다. 쎄레이션 볼트는 풀림과정에서 피체결체 윗면을 변형시켜 풀림 방지 턱을 생성해 풀림을 방지하는 역할을 한다. 쎄레이션 개수와 체결 깊이를 변수로 하여 그 영향을 분석하고 풀림 방지 성능에 미치는 영향을 확인하였다.
본 연구는 압전 센서를 이용한 구조물의 실시간 모니터링과 강구조물 볼트접합부의 동적 컨트롤이 가능한 자가치유 시스템에 관한 것이다. 볼트접합부의 볼트 풀림 손상 탐색을 위해서 압전 물질의 전기역학적 커플링 성질을 이용하는 임피던스 기반의 구조물건전성평가 기법을 이용하였다. 계측된 임피던스 값을 기준치 값과 비교함으로써 볼트 풀림 손상 진단이 가능하다. 볼트 풀림 손상은 손상지수를 이용하여 정량적으로 평가되어지고, 손상이 진단되면 형상기억합금 와셔에 감겨있는 외부히터가 와셔에 열을 가하게 된다. 열이 가해진 형상기억합금 와셔는 축방향으로 팽창하고, 볼트접합부는 볼트풀림으로 인해 잃어버린 토크력을 회복하게 된다. 압전 센서를 이용한 임피던스 기반의 구조물건전성 평가기법과 형상기억합금 기반의 볼트접합부 동적 컨트롤 기능과 이를 이용한 자가치유 볼트접합부 시스템의 적용가능성과 성능을 실험을 통해 평가하였다.
전차에 전기를 공급하는 장치인 가동 브래킷 구조물은 전차가 통과할 때 반복적인 하중을 받는다. 이러한 반복하중은 가동 브래킷 구조물을 구성하는 나사들을 풀리게 하는 가진원이 되고 있다. 본 논문에서는 전산 시뮬레이션을 이용하여 반복적인 진동에 의한 볼트 풀림에 대한 원인과 대책에 대하여 연구하였다. 그 결과 전산 시뮬레이션 모델이 구축되어 가동브래킷 구조물의 동적응답 해석이 가능하게 되었다. 가동 브래킷 구조물의 볼트 풀림에 대한 주된 가진 주파수 영역이 200 Hz 미만임을 확인하였으며, H 빔의 강성을 증가함으로써 볼트풀림을 방지할 수 있음을 알 수 있었다. 아울러 볼트 풀림 원인이 되는 300, 600Hz 대역에서 발생하는 하부밴드 브라킷의 진동 모드를 확인 하였으며, 강성을 올리는 것은 200Hz 이상에서의 볼트 풀림을 방지할 수 있는 효과를 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.
여러 가지 지하시설물 중 국가 주요 자원의 수송망을 책임지는 주요구조물인 수도관, 가스관등의 배관구조물은 접근이 쉽지 않은 지하공간에 복잡하게 연결되어 있어 그 중요성에 비해 유지, 관리, 보수가 쉽지 않았다. 이러한 배관구조물을 균열, 조인트 풀림 등의 손상으로부터 보다 안전하고 효율적으로 관리하기 위하여 상시적 배관구조물 손상진단기법을 연구하였다. 이를 위해 배관 구조물 시험체에 볼트풀림, notch 등과 같은 손상에 대하여 대표적인 압전센서인 PZT와 MFC를 부착하고 임피던스기법 및 유도 초음파기법을 적용하여 볼트풀림개수, notch 손상개수 증가에 따른 출력신호를 반복 계측하였다. 객관적인 평가를 위해 계측된 신호를 신호처리기법인 웨이블렛 변환을 수행하고, RMSD 및 1-CC의 손상지수를 사용하여 구조물손상을 정량화 시켰으며 이를 토대로 구조물의 건전성의 기준이 되는 임계값을 설정함으로서 임피던스와 유도초음파 두 검색기법을 이용한 상시적 배관구조물 건전성 모니터링의 가능성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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