• 한국강구조학회 논문집
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• 제16권6호통권73호
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• pp.847-855
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• 2004

피로설계에 대한 기준, 시방서 또는 추천안 등은 일반적으로 두께 10~30mm의 강판으로 만든 실험체의 피로실험을 통해 얻은 피로강도곡선을 근거하고 있다. 그러나 강판의 두께가 증가함에 따라서 피로강도가 감소하게 될 가능성에 대해 관심을 갖게 되었고, 파괴역학적 방법에 의한 분석과 강재 용접에 따른 영향을 근거로 하여 강판의 두께에 따른 영향이 상당히 클 수도 있다고 지적되었다. 기존의 몇몇 피로실험 결과로부터 얻은 피로강도곡선으로부터 강판 두께에 대한 영향을 고려하여 피로강도를 수정하는 식이 제안되어왔다. 본 연구에서는, 두께 80mm까지의 국내생산 SM520C-TMC 강재에 대한 피로강도시험을 실시하고, 그 결과로부터 강재의 두께에 따른 영향을 평가하였다. 최종적으로, 강판 두께에 대한 영향을 고려하여 피로강도를 수정하는 제한적인 시편에 대한 수정식을 제공하고, 이를 기존의 연구결과와 비교 검토하였다. 결과로서, 두께에 따른 강도감소효과는 기존의 연구와 유사한 경향을 갖고 감소하나 그 정도는 적어지고 있는 결과를 얻을 수 있었다.

• Steel and Composite Structures
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• 제9권6호
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• pp.557-568
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• 2009

Fatigue tests for extremely thick plates require a great deal of manufacturing time and are expensive to perform. Therefore, if predictions could be made through simulation models such as an artificial neural network (ANN), manufacturing time and costs could be greatly reduced. In order to verify the effects of fatigue strength depending on the various factors in SM520C-TMC steels, this study constructed an ANN and conducted the learning process using the parameters of calculated stress concentration factor, thickness and input heat energy, etc. The results showed that the ANN could be applied to the prediction of fatigue life.