• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.53-60
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• 2020

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.

• 대한조선학회논문집
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• 제28권1호
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• pp.150-168
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• 1991

본 연구에서는 압축최종강도(壓縮最終强度)를 기준으로 한 이중갑판구조(二重甲板構造)의 실용적인 안전성(安全性) 및 신뢰성(信賴性) 평가법을 제안한다. 이를 위하여 선체상갑판(船體上甲板)에 작용하는 압축응력(壓縮應力)을 기존의 선급규정에 의해 근사적으로 추정하며, 압축최종강도(壓縮最終强度)는 이상화구조요소법(理想化構造要素法)을 적용하여 해석한다. 초기(初期)처짐 및 잔류응력(殘留應力)의 영향과 국부좌굴(局部挫屈) 및 전체좌굴(全體挫屈)의 상관효과(相關效果)를 고려한 이상화판요소(理想化板要素)를 정식화한다. 이상화판요소(理想化板要素)의 정도(精度)와 유용성(有用性)은 단위(單位) 판부재(板部材) 및 상자형 용접구조물(熔接構造物)에 대한 기존의 실험결과(實驗結果) 또는 유한요소해석결과(有限要素解析結果)와 비교하여 확인한다. 본 제안법을 이중선각구조설계(二重船殼構造設計)개념하에서 설계된 정유운반선(精油運搬船)의 갑판구조(甲板構造)의 안전성(安全性) 및 신뢰성평가(信賴性評價)에 적용하고, 초기처짐, 잔류응력(殘留應力)등의 영향과 고장력강(高張力鋼)을 사용한 경우의 효과등에 대해 고찰한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제30권2호
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• pp.141-154
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• 1993

본 논문에서는 주변 단순 지지된, 용접된 편면 보강판의 압축 최종 강도를 구하는 간략한 방법을 제안하고자 한다. 우선, 용접에 의한 변형 및 잔류응력과 같은 초기결함을 간략한 방법으로 추정하고, 이 초기결함이 존재하는 보강판의 붕괴 양식을 가정하여, 각 양식에 대해 최종 강도를 구하고, 여러 붕괴 하중에 때해 최소치를 택함으로 보강판의 붕괴 하중을 얻는다. 보강판이 최종 강도 상태에 달하기까지 붕괴 과정을 다음과 같이 가정한다. (1) 보강판의 전체 좌굴$\rightarrow$보강재의 굽힘에 의한 전체 붕괴 (2) 판재의 국부 좌굴$\rightarrow$판재의 국부 붕괴$\rightarrow$보강재의 전단면 항복에 의한 전체 붕괴 (3) 판재의 국부 좌굴$\rightarrow$보강재의 굽힘에 의한 전체 붕괴 (4) 판재의 국부 좌굴$\rightarrow$판재의 국부 붕괴$\rightarrow$보강재의 비틂 변형(tripping)에 의한 전체 붕괴 붕괴 하중 계산을 위해 Rayleigh-Ritz 법에 기초한 탄소성 대변형 해석을 수행하고, 소성 붕괴선을 가정한 소성 해석을 수행하여 탄성 해석선과 소성 해석선의 교점을 최종 강도로 택한다. 본 방법을 비선형 유한요소법과 비교해 보면 극히 짧은 계산 시간에 양호한 결과를 산출한다는 것을 알 수 있다. 본 방법에 의한 해석 결과를 통해 판재의 국부 거동에 미치는 보강재의 비틂 강성의 효과를 고찰하였고, 보강재의 굽힘에 의한 전체붕괴와 비틂 변형(tripping)에 의한 전체 붕괴의 기준이 되는 보강재의 형상을 제시할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.16-22
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• 2019

로봇을 적용한 자동화 생산 라인에서 로봇 셋업 시 시뮬레이션을 통한 Off-Line Programming(OLP)과 로봇 캘리브레이션은 작업 시간을 단축하고 양산 전부터 생산 품질을 관리하기 위해 필수적이다. 본 연구에서는 상용 3D 스캐너를 사용하여 생산 라인의 CAD 데이터와 현장의 3차원 측정 스캔 데이터를 정합하는 로봇 캘리브레이션 방법을 개발하였다. 제안한 방법은 Iterative Closest Point(ICP) 알고리즘을 통해 두 개의 3차원 점군 데이터를 정합하여 로봇을 교정한다. 정합은 3단계로 수행한다. 먼저 CAD 데이터로부터 3개의 평면으로 연결된 꼭짓점을 특징점으로 추출한다. 추출한 특징점 주변에 위치한 스캔 점군데이터로부터 평면을 재구성하여 대응하는 특징점을 생성한다. 마지막으로 ICP 알고리즘을 통해 추출한 특징점들 간의 거리를 최소화하여 위치 변환 행렬을 계산한다. 자동차 차체 조립라인의 스팟용접 로봇 설치에 제안한 방법을 적용한 결과 스팟용접에서 일반적으로 요구하는 정밀도 1.5mm 수준으로 로봇의 위치 및 자세를 캘리브레이션 할 수 있었으며, 기존에 레이저 트래커를 사용하면 로봇 한 대당 5시간 이상 소요되던 셋업 시간은 40분 이내로 단축할 수 있었다. 개발한 시스템을 사용하면 차체 스팟 용접에 필요한 정밀도를 유지하면서 자동차 차체 조립 라인의 OLP 작업시간을 단축하여, 로봇 정밀 티칭 시간을 단축하여, 생산제품의 품질 향상 및 불량률을 최소화할 수 있다.