본 논문에서는 수소($H_2$)의 주입에 따라(자기적 성질)와 strain (elastic 성질)의 변화가 최대가 될 수 있는 Fe/Zr 다층박막으로 구성된 센서재료를 개발하였다. Sputtering (RF diode) 진공 적층 시스템을 이용하여 srqurntial supttering 빙식으로 변조파장($\lambda$)이 $3{\AA}{$\leq}{\lambda}{$\leq}50{\AA}$이고 $Fe_{80}Zr_{20}$의 성분을 가진 compositionally modulated(CM)된 Fe/Zr 다층박막을 적층 시킨 후 전기분해 방법으로 수소를 주입 시켜 수소에 의해 변화된 자화 및 strain 이 최대가 되는 Fe/Zr 박박을 선택하였다. 박막 재료가 수소화된 자기적 성질의 변화는 자화 및 stain 이 최대가 되는 Fe/Zr 박막을 선태하였다. 박막 재료가 수소화된 후의 자기적 성질의 변화는 히스테리시스 graph와 vibrating sample magnetometer (VSM)를 통해, 그리고 strain 의 변화는 laser heterodyne interferometer (LHI)등으로 분서되어 졌다. 선택된 최적의 센서재료는 single-mode 광섬유를 이용한 Michelson interometer의 sensing arm에 직접 coating 되어 주입된 수소의 양을 간접적으로 측정할 수 잇는 Fiber-optic H2 gas 센서에 응용되엇다. 개발된 센서는 진단하고자 하는 구조물 내의 부식(수소화에 의한) 정도를 손쉽고, 정확하게 감지할 수 있을 것으로 기대 되므로 비파괴 검사(non-destrucive test evaluation; NDE) 응용에 사용될 수 있다.
비파괴검사중의 하나인 초음파 탐상검사는 교량, 발전설비 및 석유화학플랜트 등의 각종 다양한 구조물들의 안전성 확보를 위한 내부결함 및 손상평가를 위하여 일반적으로 폭넓게 사용되고 있다. 초음파를 이용한 데 파괴 평가 기술은 각종 구조물에 존재하는 내부결함에 의한 산란신호를 통해 건전성을 평가하는 기법이므로 결함의 신뢰성 녹은 정량적 평가를 위해서는 결함으로부터의 초음파 산란산호특성에 대한 기본적 이해가 필수적이며 따라서 이를 위한 모델링 수치해석 연구가 요구된다. 본 연구에서는 동탄성 경계요소법을 이용하여 무한체내에 존재하는 다중기공 결함에 의한 초음파 수평횡파의 근거리 산란특성에 대하여 결함의 형상과 결함사이의 상호작용을 고려하여 해석하였다. 본 연구에서 얻어진 결과들은 결함검출 민감도의 개선 및 역변환 해석에 의한 정량적 비파괴 평가에 큰 도움을 줄 수 있다.
공진주파수 모드를 이용하는 비파괴 평가기술법을 거대억새 파티클 보드를 페놀수지로 함침한 후 탄화온도별(600, 800, 1000, $1200^{\circ}C$)로 제조한 세라믹에 적용하였다. 동적 탄성계수와 정적 휨 탄성계수는 탄화온도가 증가할수록 증가하였다. 휨 강도에 대한 동적 탄성계수 및 정적 휨 탄성계수는 밀접한 상관관계를 나타내었다. 그러나 휨 강도에 대한 상관관계에서 정적 탄성계수 보다 동적 탄성계수가 더 밀접한 상관관계를 나타내었다. 따라서 공진 주파수 모드를 사용하는 동적 탄성계수측정법으로 소성온도에 따라 제조된 거대억대 파티클보드의 휨 강도를 예측하는 비파괴 평가 방법으로 유용할 것으로 판단된다.
It is desirable to perform nondestructive evaluation (NDE) to assess material properties and part homogeneity because the manufacturing of carbon/carbon brake disks requires complicated and costly processes. In this work several ultrasonic techniques were applied to carbon/carbon brake disks (322mm ad, 135mm id) for the evaluation of spatial variations in material properties that are attributable to the manufacturing process. In a large carbon/carbon disk manufactured by chemical vapor infiltration (CYI) method, the spatial variation of ultrasonic velocity was measured and found to be consistent with the densification behavior in CYI process. Low frequency (e.g., 1-5MHz) through-transmission scans based on both amplitude and time-of-flight of the ultrasonic pulse were used for mapping out the material property inhomogeneity. Images based on both the amplitude and the time-of-flight of the transmitted ultrasonic pulse showed significant variation in the radial direction. The radial variations in ultrasonic velocity and attenuation were attributed to a density variation caused by the more efficient densification of pitch impregnation near the id and od and by the less efficient densification away from the exposed edged of the disk. Ultrasonic velocities in the edges of the disk. Ultrasonic velocities in the thickness direction were also measured as a function of location using dry-coupling transducers ; the results were consistent with the densification behavior. However, velocities in the in-plane directions (circumferential and radial) seemed to be affected more by the relative contents of fabric and chopped fiber, and less by the void content.
대표적인 비파괴 평가 기술들 중의 하나인 초음파응용 기술은 각종 구조물에 존재하는 내부결함에 의한 산란신호를 통해 건전성을 평가하는 기법이므로 결함의 신뢰성 높은 정량적 평가를 위해서는 결함으로부터의 초음파 산란신호특성에 대한 기본적 이해가 필수적이며 따라서 이를 위한 모델링 수치해석 연구가 요구된다. 모델링 기법들은 비파괴 평가기술에 있어서 중요한 역할을 하고 있고 많은 모델링 기법들이 결함의 탄성파 산란문제를 해석하기 위하여 사용되어 오고 있다. 본 연구에서는 다양한 수치기법들 중 탄성파 산란문제 해석에 있어 많은 장점을 가지고 있는 동탄성 경계요소법에 대하여 자세히 소개하고, 응용 예로서 경계요소법을 이용한 기공결함의 수평횡파 산란장 해석과 표면균열의 표면파 산란장 해석을 소개한다.
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.
This study presents the NDE (non-destructive evaluation) technique for detecting the loosened bolts on joint steel structures on the basis of TOF (time of flight) and amplitudes of Lamb waves. Probabilistic neural network (PNN) technique which is an effective tool for pattern classification problem was applied to the damage estimation using PZT induced Lamb waves. Two kinds of damages were introduced by dominant damages (DD) which mean loosened bolts within the Lamb waves beam width and minor damages (MD) which mean loosened bolts out of the Lamb waves beam width. They were investigated for the establishment of the optimal decision boundaries which divide each damage class's region including the intact class. In this study, the applicability of the probabilistic neural networks was identified through the test results for the damage cases within and out of wave beam path. It has been found that the present methods are very efficient and reasonable in predicting the loosened bolts on the joint steel structures probabilistically.
It is thought that impact damages and hygrothermals can affect to CFRP (Carbon-fiber reinforced plastic) composite laminated due to the sensitivity on the composite laminated Therefore, this paper focuses on the fracture mechanisms experimentally based on a scanning acoustic microscope (SAM) when subjected to impact damages, i.e., foreign object damages(FOD), and also the influence of impact damages and hygrothermals on residual fatigue bending strength of CFRP laminates. Composite laminates used in the experiment are CF/EPOXY orthotropy laminated plates, which constist of two-interfaces [04/904]s. A steel ball launched by an air gun collides against CFRP laminates to generate impact damages. Bending fatigue tests are periodically interrupted for a nondestructive evaluation (NDE) measurement of the progrossive damages to built the fracture mechanism by impact damages, and three-point fatigue bending tests are carried out to investigate the influence of hygrothermals on the effect on the residual bending fatigue strength of CFRP laminates.
It is necessary to guarantee the safety, serviceability and durability of reinforced concrete structures over their service life. However, concrete structures represent a decrease in their durability due to the effects of external environments according to the passage of time, and such degradation in durability can cause structural degradation in materials. In concrete structures, some degradations in durability increase the corrosion of embedded rebars and also decrease the structural performance of materials. Thus, the structural condition assessment of RC materials damaged by corrosion of rebars becomes an important factor that judges needs to apply restoration. In order to detect the damage of reinforced concrete structures, a visual inspection, a nondestructive evaluation method(NDE) and a specific loading test have been employed. However, obscurities for visual inspection and inaccessible members raise difficulty in evaluating structure condition. For these reasons, detection of location and quantification of the damage in structures via structural response have been one of the very important topics in system identification research. The main objective of this project is to develope a methodologies for the damage identification via static responses of the members damaged by durability. Six reinforced concrete beams with variables of corrosion position and corrosion width were fabricated and the damage detections of corroded RC beams were performed by the optimization and the conjugate beam methods using static deflection. In results it is proved that the conjugate beam method could predict the damage of RC members practically.
As the study of internal corrosion of pipeline need a large number of experiments as well as long time, so there is a need for new computational technique to expand the spectrum of the results and to save time. The present work represents a new non-destructive evaluation (NDE) technique for detecting the internal corrosion inside pipeline by evaluating the dielectric properties of steel pipe at room temperature by using electrical capacitance sensor (ECS), then predict the effect of pipeline environment temperature (${\theta}$) on the corrosion rates by designing an efficient artificial neural network (ANN) architecture. ECS consists of number of electrodes mounted on the outer surface of pipeline, the sensor shape, electrode configuration, and the number of electrodes that comprise three key elements of two dimensional capacitance sensors are illustrated. The variation in the dielectric signatures was employed to design electrical capacitance sensor (ECS) with high sensitivity to detect such defects. The rules of 24-electrode sensor parameters such as capacitance, capacitance change, and change rate of capacitance are discussed by ANSYS and MATLAB, which are combined to simulate sensor characteristic. A feed-forward neural network (FFNN) structure are applied, trained and tested to predict the finite element (FE) results of corrosion rates under room temperature, and then used the trained FFNN to predict corrosion rates at different temperature using MATLAB neural network toolbox. The FE results are in excellent agreement with an FFNN results, thus validating the accuracy and reliability of the proposed technique and leads to better understanding of the corrosion mechanism under different pipeline environmental temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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