터빈 디스크에서 발생하는 결함에 대한 초음파탐상기술을 확립하기 위하여 초음파탐촉자의 근/원거리 음장 및 지향성에 대하여 연구하였다. 영광원자력 LP터빈 No. 6 디스크와 동일하게 대비시험편을 제작하였고 터빈로타 디스크의 초음파탐상에 사용된 5MHz PZT 압전탐촉자의 직경에 따른 근/원거리 음장 및 지향성을 계산하고 실험을 통하여 확인하였다. 쐐기와 디스크로 구성된 실험계에서 bore면에 깊이 2mm 및 4mm 인공결함을 지닌 시편과 직경이 0.5inch이고 중심 주파수 5MHz인 초음파탐촉자를 이용하여 계산 및 실험을 수행하였고 그 결과를 비교, 분석하였다. Keyway 영역에 발생한 결함의 탐상능력을 평가하기 위하여 내부의 53mm 및 75mm 지점에 초음파탐촉자를 두고서 $45^{\circ}$ 및 $90^{\circ}$ 경사각 초음파탐촉자를 설치한 경우를 가정하여 결함의 탐상영역을 결정하였다.
철도차량 대차의 건전성 평가를 위해 위상잠금 열화상 기술이 이용되었다. 실제 대차의 건전성 평가전에 인공결함을 함유한 실제 대차와 동일한 재질의 시험편으로 교정을 실시하였으며, 이러한 결함에 대한 정보를 바탕으로 실제 철도차량 대차의 결함 평가를 실시하였다. 본 연구에서는 대차결함의 검출을 위한 비파괴평가 기술로써 위상잠금 열화상 기술의 적용성을 탐구하였으며, 열화상법에 의한 결함 평가 결과와 다른 비파괴평가 결과와의 비교 결과를 나타내었다. 본 연구에서는 비접촉, 빠른 결과 처리 등의 장점을 지닌 위상잠금 적외선 열화상 기술이 기존의 대차 결함 평가를 위한 방법을 대체할 수 있는 효율적인 기술임을 알 수 있었다.
초음파를 이용한 다층 후판 복합재 패널의 비파괴 검사에서 상층부의 신호간섭효과는 결함판정을 보다 어렵게 만드는 중대한 요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서 초음파 C-Scan 이미지에 영향을 미치는 복합재 상층 패널의 신호간섭을 제거할 수 있는 이미지 향상기법을 제안하였다. 이는 수집된 초음파 수신신호를 보정신호를 이용해 정규화하고 그 결과 신호를 C-Scan 이미지로 재구성하는 기법으로 본 논문에서는 이미지 향상기법의 제안과 그 실험적 성능검증에 대하여 논하였다. 복합재 상층 패널의 계면효과를 제거하기 위해 인공결함을 내재시킨 세 개의 결함시험편을 제작하고, 이들 시험편에서 C-Scan 이미지를 실험적으로 획득하였다. 그리고, 개발된 이미지 보정기법을 적용하였는데, 제안된 기법이 이미지 개선알고리즘으로 실용적 적용성이 충분함을 입증하는 결과를 얻었다.
본 연구에서는 자연적인 미소흠함주위에 발생, 전파하는 피로크랙의 거동을 검토하기 위하여, 기존재료가 갖고 있는 흠함이나 비금속개재물을 대신할 수 있다고 생각되는 크기가 다른 비관통 인공미성구멍을 갖는 여러 종류의 시험편을 준비하고, 이 시험편들이 갖는 인공미성구멍주위에 발생전파하는 피로크랙의 거동을, 금속현미경 관찰을 토대로 상세히 고찰하였다. 그리고 이러한 관찰을 기초로 하여 비관통인공미 성구멍의 대성에 따른 피로한계도거동에 대해서도 고찰하였다.
최근에는 T-ray(terahertz ray)를 이용한 비파괴기술이 새로운 분야로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 FRP 복합재료의 내재결함이나 레이업(lay-up) 특성을 검사 및 평가하기 위한 T-ray 시간영역 분광기(time-domain spectroscopy)를 활용하였으며 또한 이 T-ray 분광기의 일반적인 반사 및 투과모드를 이용하여 T-ray 이미지를 구현하였다. 특히, 2개의 톱날 인공결함이 내재한 GFRP 복합재의 평가방법을 제시하였다. CFRP 복합재료에 대해서는 T-ray 전파는 탄소섬유로 인해 진행 장해를 받는다. 이에 따라 T-ray의 전기장(E-field)의 방향과 탄소섬유 방향의 의존성을 분석하였다. 한편 인공결함인 알루미늄 테이프, 박리, 충격손상, 이물혼입 등을 T-ray를 이용하여 비파괴 검사 및 평가하였다. 이를 통해 FRP 복합재료의 T-ray비파괴평가의 적용 가능성 및 한계 등을 확인 할 수 있었다.
최근 시료 내부의 미세 결함의 측정을 위하여 초음파의 발생 소자로 polyvinylidene fluoride(PVDF)나 polyvinylidene fluoride trifluoroethylene P(VDF-TrFE) 압전 재료를 사용한 광대역 고주파수 초음파 탐촉자가 이용되고 있다. 중심 주파수 80MHz의 PVDF 수침용 집속형 초음파 탐촉자의 특성과 물과 시료에서의 초음파의 검출장을 측정하였으며 강재 시편에서의 결함 검출능을 측정하였다. 물과 강재 시험편에서 고주파수 초음파의 감쇠가 결함 검출능을 좌우하는 주요 변수이었다. 작은 결정립을 지닌 크롬-니켈강 재료를 사용하여 12mm 깊이에 직경 $50{\mu}m$에서 $560{\mu}m$ 범위의 flat-bottom hole들을 가공한 시편을 준비하였고 C-scan과 B-scan을 수행하였다. 직경 $280{\mu}m$ 이상의 flat-bottom hole들은 검출되었고 파장에 대한 결함 크기의 비가 약 0.48 이하의 결함은 검출되지 않았다. 시편에 초음파의 고주파수 성분이 입사되었으나 약 25MHz 이상의 고주파수 성분이 시편내의 초음파의 전파 경로에서 모두 감쇠되어 더 작은 결함에 대한 검출장이 형성되지 못했다.
폴리에틸렌 코팅 가스배관의 결함탐상을 위해 광범위 비파괴탐상기법인 유도초음파를 적용하였다. 가스배관의 내경은 190.7mm, 두께는 5.3mm, 그리고 바깥 표면은 $1.9{\pm}0.5mm$의 폴리에틸렌 층으로 코팅되어 있다. 폴리에틸렌 코팅 배관의 외면에 0.5MHz 탐촉자와 가변각 웨지를 사용하여, 비축대칭 유도초음파를 가진 시켰다. 주파수와 위상속도 조정을 통하여 가스배관의 결함 탐상을 위한 적절한 모드를 찾아내고, 모드의 특성을 단시간 퓨리어 변환을 이용하여 분석하였다. 결함탐상 결과를 두께 손실 및 원통형 관통결함에 대한 인위결함에 대해 나타내었다. 그리고 가스배관에 인위적으로 삽입한 두께 손실과 원통형 관통결함에 대한 검출 성능을 평가하였다.
누설자속법은 신뢰성과 경제성을 충족시키면서 정성적인 결과를 제공하는 비파괴시험법이다. 특히 저장탱크바닥판의 검사에 효과적으로 적용될 수 있음을 보여주었다. 이전에 저장탱크 qkekrvis의 검사에 사용되었던 초음파탐상법은 검사속도가 느리고, 적용에 따른 어려움으로 국부검사에 한정되어 왔다. 본 연구팀은 이러한 초음파탐상의 단점을 극복하고자 누설자속탐상법을 개발하였다. 개발된 시스템의 주요부분은 누설자속 발생부, 어레이센서, crawler 및 운용프로그램으로 구성되어 있고, 최종적으로 개발된 시스템이 6mm강판에서 ${\psi}3.2mm,\;d\;1.2mm$와 같은 인공결함을 검출할 수 있음을 보여주었다.
파괴역학적 고려에 의하여 구조용 세라믹에서 $100{\mu}m$보다 작은 크기의 결함을 검출하는 것이 요구되고 있다. 미세결함이 삽입된 세라믹 시편을 준비하여 고주파수 검출장에서 C-scan을 수행하였다. 두께 4m의 SiC 세라믹 시편들을 입도가 $100{\mu}m$에서 $200{\mu}m$ 범위의 Fe, 입도 $36{\mu}m$에서 $50{\mu}m$ 범위의 Fe와 $50{\mu}m$ 크기의 pore를 용침법(infiltration)으로 삽입하여 준비하였고 또 입도 $100{\mu}m$에서 $200{\mu}m$ 범위의 WC, 입도 $36{\mu}m$에서 $50{\mu}m$ 범위의 WC, 입도 $100{\mu}m$에서 $200{\mu}m$ 범위의 Si, 입도 $36{\mu}m$에서 $50{\mu}m$ 범위의 Si 입자들을 소결법(sintering)으로 삽입하여 준비하였다. 준비된 시편에 대해 중심주파수 80MHz의 polyvinylidene fluoride(PVDF) 초음파탐촉자를 사용하여 C-scan을 수행한 결과 100MHz 범위까지의 고주파수 성분을 지닌 검출장에서는 $36{\mu}m$에서 $200{\mu}m$ 범위의 미세결함들이 검출되었으나 60MHz 이하의 주파수 성분만으로 구성된 저주파수 검출장에서는 검출되지 않았다. 중심 주파수에서의 파장에 대하여 검출된 최소 결함의 비는 약 0.25로 Rayleigh 산란 영역이었다.
철도차량의 대차는 열차 주행을 위한 핵심적인 장치이다. 철도차량의 대차에서 피로결함은 운행 중 기대되지 않거나 과도한 하중, 용접결함, 재료 결함 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 철도차량의 사고를 방지하기 위해서 차체-대차연결부의 손상을 검출하고 발생 결함에 대한 정확한 평가가 요구된다. 이러한 철도차량의 차체-대차 연결부는 초음파 비파괴 검사를 통하여 건전성을 확보하고 있으나 결함 발생에 대한 학습기법을 이용한 판정방법이 필요하다. 최근 미세한 결함이나 유사한 결함을 높은 인식율로 검출하기 위하여 딥러닝 기법에 관한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 철도차량의 차체-대차 연결부의 결함 검출능력을 위하여 용접부의 인공결함 시편에 대하여 데이터베이스 구축하였으며. 웨지형 초음파 센서를 이용하여 차체-대차 연결부에 대한 비파괴 검사를 수행하였다. 부가적으로 인적오류를 최소화하기 위하여 결함판단 학습기법인 합성곱 신경망기법(Convolutional Neural Network)을 적용하였다. 그 결과 합성곱 신경망기법 기법을 이용하여 철도차량의 차체-대차 연결 용접부의 균열을 99.98%이상 균열성 결함으로 판별할 수 있었으며 철도차량 차체-대차 연결부의 비파괴검사시 본 연구의 기술이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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