DOI QR코드

DOI QR Code

Analysis of the Effect of Corner Points and Image Resolution in a Mechanical Test Combining Digital Image Processing and Mesh-free Method

디지털 이미지 처리와 강형식 기반의 무요소법을 융합한 시험법의 모서리 점과 이미지 해상도의 영향 분석

  • Received : 2023.11.29
  • Accepted : 2023.12.12
  • Published : 2024.02.29

Abstract

In this paper, we present a DIP-MLS testing method that combines digital image processing with a rigid body-based MLS differencing approach to measure mechanical variables and analyze the impact of target location and image resolution. This method assesses the displacement of the target attached to the sample through digital image processing and allocates this displacement to the node displacement of the MLS differencing method, which solely employs nodes to calculate mechanical variables such as stress and strain of the studied object. We propose an effective method to measure the displacement of the target's center of gravity using digital image processing. The calculation of mechanical variables through the MLS differencing method, incorporating image-based target displacement, facilitates easy computation of mechanical variables at arbitrary positions without constraints from meshes or grids. This is achieved by acquiring the accurate displacement history of the test specimen and utilizing the displacement of tracking points with low rigidity. The developed testing method was validated by comparing the measurement results of the sensor with those of the DIP-MLS testing method in a three-point bending test of a rubber beam. Additionally, numerical analysis results simulated only by the MLS differencing method were compared, confirming that the developed method accurately reproduces the actual test and shows good agreement with numerical analysis results before significant deformation. Furthermore, we analyzed the effects of boundary points by applying 46 tracking points, including corner points, to the DIP-MLS testing method. This was compared with using only the internal points of the target, determining the optimal image resolution for this testing method. Through this, we demonstrated that the developed method efficiently addresses the limitations of direct experiments or existing mesh-based simulations. It also suggests that digitalization of the experimental-simulation process is achievable to a considerable extent.

본 논문에서는 역학적 변수들을 측정하는 방안으로 디지털 이미지 프로세싱과 강형식 기반의 MLS 차분법을 융합한 DIP-MLS 시험법을 소개하고 추적점의 위치와 이미지 해상도에 대한 영향을 분석하였다. 이 방법은 디지털 이미지 프로세싱을 통해 시료에 부착된 표적의 변위 값을 측정하고 이를 절점만 사용하는 MLS 차분법 모델의 절점 변위로 분배하여 대상 물체의 응력, 변형률과 같은 역학적 변수를 계산한다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해서 표적의 무게중심 점의 변위를 측정하기 위한 효과적인 방안을 제시하였다. 이미지 기반의 표적 변위를 이용한 MLS 차분법의 역학적 변수의 계산은 정확한 시험체의 변위 이력을 취득하고 정형성이 부족한 추적 점들의 변위를 이용해 mesh나 grid의 제약 없이 임의의 위치에서 역학적 변수를 쉽게 계산할 수 있다. 개발된 시험법은 고무 보의 3점 휨 실험을 대상으로 센서의 계측 결과와 DIP-MLS 시험법의 결과를 비교하고, 추가적으로 MLS 차분법만으로 시뮬레이션한 수치해석 결과와도 비교하여 검증하였다. 이를 통해 개발된 기법이 대변형 이전까지의 단계에서 실제 시험을 정확히 모사하고 수치해석 결과와도 잘 일치하는 것을 확인하였다. 또한, 모서리 점을 추가한 46개의 추적점을 DIP-MLS 시험법에 적용하고 표적의 내부 점만을 이용한 경우와 비교하여 경계 점의 영향을 분석하였고 이 시험법을 위한 최적의 이미지 해상도를 제시하였다. 이를 통해 직접 실험이나 기존의 요소망 기반 시뮬레이션의 부족한 점을 효율적으로 보완하는 한편, 실험-시뮬레이션 과정의 디지털화가 상당한 수준까지 가능하다는 것을 보여주었다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 2024년도 지원(과제번호 : RS-2021-KA163269) 및 한국연구재단이 주관하는 이공분야기초연구사업(NRF-2021R1F1A1048259)의 지원을 받아 수행되었습니다.

References

  1. Aydilek, A.H., Guler, M., Edil, T.B. (2004) Use of Image Analysis in Determination of Strain Distribution During Geosynthetic Tensile Testing, J. Comput. Civil Eng., 18(1), pp.65~74.  https://doi.org/10.1061/(ASCE)0887-3801(2004)18:1(65)
  2. Carmo, R.N., Valenca, J., Bencardino, F., Cristofaro, S., Chiera, D. (2019) Assessment of Plastic Rotation and Applied Load in Reinforced Concrete, Steel and Timber Beams using Image-based Analysis, Eng. Struct., 198, p.109519. 
  3. Chang, C.W., Chen, P.H., Lien, H.S. (2009) Evaluation of Residual Stress in Pre-Stressed Concrete Material by Digital Image Processing Photoelastic Coating and Hole Drilling Method, Measurement: J. Int. Measurement Confed., 42(4), pp.552~558.  https://doi.org/10.1016/j.measurement.2008.10.004
  4. Choi, I.Y., Kang, Y.J., Hong, K.M., Ko, K.S., Kim, S.J. (2014) Study on the Development of the Digital Image Correlation Measurements Program for Measuring the 3-Point Bending Test, J. Korean Soc. Precis. Eng., 31(10), pp.889~895.  https://doi.org/10.7736/KSPE.2014.31.10.889
  5. Donmez, T.U., Turer, A., Anil, O., Erdem, R.T. (2022) Experimental and Numerical Investigation of Timber Formwork Beam under Different Loading Type, Mech. Based Des. Struct. & Mach., 50(3), pp.1090~1110. 
  6. Duarte, A.P.C., Silva, B.A., Silvestre, N., De Brito, J., Julio, E. (2015) Mechanical Characterization of Rubberized Concrete using an Image-Processing/XFEM Coupled Procedure, Compos. Part B: Eng., 78, pp.214~226.  https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2015.03.082
  7. Fayyad, T.M., Lees, J.M. (2014) Application of Digital Image Correlation to Reinforced Concrete Fracture, Proc. Mater. Sci., 3, pp.1585~1590.  https://doi.org/10.1016/j.mspro.2014.06.256
  8. Godinho, L., Dias-Da-Costa, D., Valenca, J., Areias, P. (2014) An Efficient Technique for Surface Strain Recovery from Photogrammetric Data using Meshless Interpolation, Strain, 50(2), pp.132~146.  https://doi.org/10.1111/str.12073
  9. Howard, S. (2003) Materials Data Sources, Mater. & Des., 9(5). 
  10. Iwamoto, T., Kanie, S. (2017) Evaluation of Bending Behavior of Flexible Pipe Using Digital Image Processing, Proc. Eng., 171, pp.1272~1278.  https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.01.422
  11. Kanazawa, D., Yoneyama, S., Ushijima, K., Naito, J., Chinzei, S. (2017) Evaluating Stress Triaxiality and Fracture Strain of Steel Sheet Using Stereovision, Adv. Opt. Methods Exp. Mech., 3, pp.271~277.  https://doi.org/10.1007/978-3-319-41600-7_35
  12. Kim, K.H., Lee, S.H., Yoon, Y.C. (2016) A Study of Rayleigh Damping Effect on Dynamic Crack Propagation Analysis using MLS Difference Method, J. Comput. Struct. Eng. Inst. Korea, 29(6), pp.583~590.  https://doi.org/10.7734/COSEIK.2016.29.6.583
  13. Lee, J.H., Kwon, O.H. (2019) The Effect of the DIC Speckle Patterns for a Microcrack Measurement, J. Korean Soc. Saf., 34(4), pp.15~21. 
  14. Lee, S.H., Yoon, Y.C. (2004) Meshfree Point Collocation Method for Elasticity and Crack Problems, Int. J. Numer. Methods Eng., 61(1), pp.22~48.  https://doi.org/10.1002/nme.1053
  15. Pan, B., Li, K. (2011) A Fast Digital Image Correlation Method for Deformation Measurement, Opt. & Lasers Eng., 49(7), pp.841~847. 
  16. Park, J., Kim, K.H., Yoon, Y.C., Lee, S.H. (2020) Experimentbased Synthetic Structural Analysis Combining Digital Image Processing and a Strong Form Meshfree Method, Appl. Sci., 10(22), p.8053. 
  17. Sadeghirad, A., Mahmoudzadeh Kani, I., Rahimian, M., Vaziri Astaneh, A. (2009) A Numerical Approach based on the Meshless Collocation Method in Elastodynamics, Acta Mech. Sinica/Lixue Xuebao, 25(6), pp.857~870.  https://doi.org/10.1007/s10409-009-0236-8
  18. Samaan, M.F., Rashed, Y.F. (2007) BEM for Transient 2D Elastodynamics using Multiquadric Functions, Int. J. Solids & Struct., 44(25-26), pp.8517~8531.  https://doi.org/10.1016/j.ijsolstr.2007.06.023
  19. Wen, P.H., Aliabadi, M. (2008) An Improved Meshless Collocation Method for Elastostatic and Elastodynamic Problems, Commun. Mumer. Methods Eng., 24(8), pp.635~651.  https://doi.org/10.1002/cnm.977
  20. Wu, Z., Ji, X., Liu, Q., Fan, L. (2020) Study of Microstructure Effect on the Nonlinear Mechanical Behavior and Failure Process of Rock using an Image-based-FDEM Model, Comput. & Geotech., 121, p.103480. 
  21. Yoon, Y.C., Kim, K.H., Lee, S.H. (2012) Dynamic Algorithm for Solid Problems using MLS Difference Method, J. Comput. Struct. Eng. Inst. Korea, 25(2), pp.139~148.  https://doi.org/10.7734/COSEIK.2012.25.2.139
  22. Yoon, Y.C., Kim, K.H., Lee, S.H. (2014) Analysis of Dynamic Crack Propagation using MLS Difference Method, J. Comput. Struct. Eng. Inst. Korea, 27(1), pp.17~26.  https://doi.org/10.7734/COSEIK.2014.27.1.17
  23. Yoon, Y.C., Schaefferkoetter, P., Rabczuk, T., Song, J.H. (2019) New Strong Formulation for Material Nonlinear Problems based on the Particle Difference Method, Eng. Ana. Bound. Elem., 98, pp.310~327.  https://doi.org/10.1016/j.enganabound.2018.10.015
  24. Yue, Z.Q., Chen, S., Tham, L.G. (2003) Finite Element Modeling of Geomaterials using Digital Image Processing, Comput. & Geotech., 30(5), pp.375~397. https://doi.org/10.1016/S0266-352X(03)00015-6