SHCC는 섬유와 시멘트 메트릭스 계면의 부착작용으로 인해 높은 에너지 흡수능력을 보여준다. 서로 다른 종류의 섬유로 보강된 SHCC는 혼입되는 섬유자체가 가지는 재료적 특성에 의해 서로 다른 특성을 나타내기 때문에 시멘트 메트릭스와 혼입되는 섬유의 상호작용에 의한 손상진전에 따른 미세적 파괴 메카니즘에 대한 평가가 필요할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 AE기법을 사용하여 단독섬유와 하이브리드 섬유를 혼입한 시멘트 복합체의 직접인장특성을 평가하고자 하였다. 이러한 목적으로 본 실험에서는 PET2.0%, PET1.5%+PE0.5%, PET1.5%+PVA0.5%의 세 종류의 단독섬유 및 하이브리드 섬유를 혼입하여 실험을 실시하였으며, 실험에서 나타난 AE신호와 직접인장실험결과를 상호비교 분석하였다. 직접인장실험결과, 같은 혼입율에서 PET만을 단독혼입한 시험체에 비해 PET-PE시험체에서 최대 강도에서 약 2.7배 높게 나타났으며. 손상진전에 따른 AE신호결과, 혼입되는 섬유의 재료적 특성에 따라 AE이벤트수와 누적에너지에서 상이한 특성을 나타내었다.
본 연구에서는 음향방출기술을 적용한 실내모형실험을 통하여 강판형교의 피로 취약부위에서의 결함을 효과적으로 검출할 수 있는 AE기법을 제시하였다. 잔존수명의 산정에 의해 부재간의 상대적인 취약도를 비교 분석하면 교량의 안전점검시 점검대상의 우선순위와 범위를 결정할 수 있어 보다 효율적인 AE기술의 적용이 가능함을 알 수 있었다. 경제적이고 효율적인 AE기술의 적용을 연구하기 위하여 실시한 실험을 통한 주파수 분석 결과 차량통행시 잡음은 100~200 kHz사이에 집중되었고 균열에서의 AE신호는 400~500kHz 사이에 편중됨을 알았다. 따라서 R30 센서가 강판형교의 결함검출에 적합한 센서라고 판단되었다. 균열을 도입하여 실험한 결과 모의 AE발생원에 의해 결정된 위치 표정방법이 실제 균열이 발생할 때에도 잘 적용되며, 하중의 증가와 균열의 진전길이 등을 AE신호의 발생빈도와 비교한 결과 거의 선형적으로 비례함이 밝혀졌다. 그리고. 강교량과 같은 대형구조물에 적합한 경제적이고 효율적인 위치표정방법도 실험을 통하여 검증하였다.
AE(Acoustic Emission) 검출기법을 이용한 새로운 방식의 변압기 on-line 진단 장비의 개발을 소개한다. 금번에 개발된 변압기 진단 장비(AMiD)는 다년간에 걸친 프로젝트 수행과 실 현장측정 결과를 토대로 축적된 경험과 기술력을 바탕으로 설계, 제작되었다. 본 장비는 국내 전력용 변압기의 운전 환경에 적합하며, 각 변압기의 운전 환경과 운전 조건에 따라 유동적으로 적용될 수 있다. 본문에서는 장비의 기본적인 사양 및 기술적 특징에 대해서 설명한다.
3가지 종류의 알루미늄 합금강의 피로균열 진전 시 균열 열림 및 닫힘에 따른 음향방출 신호를 분류하기 위하여 주성분 분석 방법과 인공신경망 기법을 적용하였다. 재료의 균열 열림과 닫힘, 마찰 등과 같은 여러 가지 AE 신호를 얻기 위하여 피로시험을 수행하였다. 주성분 분석결과 AE 파라미터의 제 1 및 제 2 주성분만으로도 균열 열렴 및 닫힘에 대한 AE 신호의 변이를 94% 이상 설명할 수 있는 것으로 분석되어 주성분 분석 기법을 이용한 균열 열림 및 닫힘에 대한 신호해석이 가능한 것으로 나타났다. AE 신호의 주성분들을 입력변수로 사용한 인공신경망을 이용하여 균열 열림 및 닫힘을 분류할 수 있는 분류기를 개발하고 평가한 결과 분류기의 입력 변수로서 2개의 주성분을 이용 할 경우 전체 AE 파라미터를 입력변수로 사용한 경우 보다 분류 성능이 향상되었다.
본 논문에서는, 고 변형률 속도에서의 알루미늄 합금의 압축 변형거동을 홉킨슨 압력봉 시험, SHPB 방법을 통해 연구하였다. 이와 함께 음향방출기법이 사용되었고, 웨이브 가이드선을 통해 시편에 연결된 AE 센서를 이용하여 충격 변형시 검출되는 AE 신호를 실시간으로 검출하였다. 검출된 AE 신호를 통해 진폭, 에너지 및 최대 주파수 특성을 분석하였다. 또한 손상 기구에 따른 음향방출신호의 특성을 분석하기 위하여 시험 수행 후 충돌 시험편 표면과 측면을 관찰하였다. 변형률이 높아질수록 AE 진폭과 AE 누적에너지는 증가하였고, AE 최대 주파수는 감소하였다. 각 신호의 특성은 재료의 손상 기구와 밀접한 관련이 있는 것으로 확인되었다.
고체내부의 미소파괴시 발생하는 탄성파 방출을 이용하는 음향방출기법은 구조물 또는 재료 내부의 미시적 변형기구를 이해하는데 매우 유익한 수단으로 최근 각 분야에서 다양하게 응용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 모르타르 부재의 휨재하 시험시 부재 내부에 발생하는 미시적 손상거동 및 파괴특성을 시험시 연속적으로 모니터링한 AE 신호특성으로부터 평가하였다. 나아가 삼각법을 이용한 2차원 AE 발생원 위치추정으로부터 시험체 노치선단 주변에 대한 AE 발생원 위치를 명확히 하였으며 이들 결과로부터 미소균열의 성장 거동을 연속적으로 모니터링 하였다.
A106 Carbon Steel has recently been used as the material for pipes, nozzles, and tank shells in nuclear power plants. Its corrosion resistance gives the steel many advantages for use in structures under high temperature and high pressure. This steel is also expected to be used as a structural material in the shipbuilding industry for applications involving severe conditions, such as high temperature and pressure. In this study, the mechanical properties of A106 carbon steel were evaluated in regard to its corrosion times. The tensile and yielding strengths decreased as the corrosion time increased. In particular, the tensile strength was influenced by corrosion. In addition, an acoustic emission (AE) technique was used to clarify the microscopic damage to specimens that had undergone corrosion for a certain period. It was found that AE parameters, such as events, energy, duration time, and amplitude were useful for evaluating the degree of damage and remaining life of the corroded specimen. Various properties of the waveform and frequency range were also seen, based on the degree of damage to the specimen from the corrosion time.
SiC가 강화된 금속복합재료는 기존의 금속재료에 비하여 비탄성계수와 비강도가 높기 때문에 자동차 및 항공산업에 많은 응용이 기대되고 있다. 금속복합재료의 파손기구는 적용된 하중에 의한 미시적 손상의 축적에 의해 많은 영향을 받기 때문에 금속복합재료의 광범위한 응용을 위해서는 금속복합재료가 반복 하중을 받을 때 미시적 파손기구를 이해하는 것이 대단히 중요하다. 따라서 본 연구에서는 SiCp/A356 금속복합재료의 미시적 손상 축적을 모니터링 하기 위하여 초음파와 음향방출기법을 적용하였다. 반복하중의 증가에 따라 초음파의 속도와 감쇠의 변화는 각 미시적 손상기구에 따라 3영역으로 나눌 수 있었다. 또한 각 영역에서 발생하는 AE 신호의 특징은 초음파의 속도 및 감쇠 변화와 비교, 분석되었다.
본 논문에서는 X-ray 진단에서 산란선으로 인한 영상의 왜곡을 보정하는 방법으로서 수정된 구조의 AE(Auto-Encoder) 모델에 기반한 방법론을 제안한다. 기존 AE 모델의 계층에 따라 특징지도의 크기가 축소되고 팽창되는 과정에서 영상 복원에 필요한 정보가 소실될 가능성을 보완하기 위하여 동일 레벨 계층 간에 스킵 연결을 추가하였다. 또한 X-ray 영상에서 피사체 세부 부위의 두께와 밀도에 따라 산란선의 영향이 서로 다른 형태로 나타난다는 특성을 학습 과정에 효과적으로 반영하기 위하여 어텐션 모듈을 추가한 네트워크 구조를 도입하였다. 총 80 쌍의 흉부 X-ray 영상 데이터에 대하여 기존의 AE 모델을 사용한 방법 및 U-Net 과 FFA-Net 모델을 사용한 영상 복원 기법의 실험 결과를 상호 비교함으로써 제안된 방법의 타당성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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