노후 항공기는 일반적으로 다중손상(MSD)이라고 하는 폭넓게 분포된 피로손상을 내포하고 있다. 2024-T3 알루미늄합금과 같은 연성재료에 있어서 다중손상은 전통적인 파괴역학에서 예측할 수 있는 것보다 낮은 운용수명을 예측하게 만드는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 다중손상을 갖는 평판 구조물을 모델링한 Fastener Hole을 갖는 2024-T3 알루미늄합금 판재로 제작된 Hole/Slot type M(T) 시편에 예입압입을 적용한 후 피로시험을 수행하여 피로균열 성장지연에 의한 운용수명 증가에 대한 효과를 연구하였다. 예비압입을 적용한 시편은 파단에 이르는 사이클수가 최소 10배에서 최대 40배까지 증가하였으며, 일정진폭 하중의 최대값을 증가시킴에 따라서 그 효과가 감소함을 보여주었다. 또한, 압입에 의한 균열성장지연 메커니즘은 균열진전경로가 압입자국에 들어서면서 균열성장률이 감소하기 시작하며 압입자국의 중심을 지나면서 최소균열성장률 상태로 일정한 시간동안 균열성장이 정체됨으로써 피로수명이 연장됨을 밝혔다.
철근 콘크리트 면부재의 주기거동을 나타내기 위하여 소성모델과 손상모델의 통합구성모델을 개발하였다. 인장-압축을 받는 콘크리트의 응력은 개념적으로 콘크리트의 스트럿 작용에 의한 압축응력과 인장균열에 의한 인장응력의 합으로 정의하였다. 인장균열의 비등방손상에 의하여 영향을 받는 압축파괴의 등방손상을 나타내기 위하여 다중파괴기준을 갖는 소성모델을 사용하였으며, 다중균열 방향에서 인장응력-변형률 관계를 나타내기 위하여 다중고정균열손상모델과 인장균열의 소성유동모델의 개념을 사용하였다. 이러한 통합모델은 주기 인장-압축 상태의 철근 콘크리트의 거동측성, 즉 다중 인장균열 방향, 점진적으로 회전하는 균열 손상, 콘크리트의 압축파괴를 나타낼 수 있다. 제안된 구성모델은 유한요소해석에 적용되었으며, 주기하중을 받는 철근 콘크리트 전단패널 및 전단벽에 대한 기존의 실험결과들과의 비교를 통해 검증되었다.
콘크리트의 인장균열에 따른 방향적 비국소 손상이라는 특징은 인장-압축을 받는 철근콘크리트 전단 부재에서 회전인장균열 특성 및 압축강도 감소 현상을 일으킨다. 본 연구에서는 인장과 압축거동에 대하여 다른 손상 모델을 사용하는 기존의 방법과는 달리, 동일한 인장균열 손상 모델을 사용하여, 인장균열거동과 압축연화거동을 나타낸다. 이러한 비국소 균열 손상의 영향을 나타낼 수 있는 소성모델을 개발하기 위하여 미소면 모델의 개념을 도입한다. 기존의 소성모델과 달리, 비국소 균열 손상을 나타내기 위하여 인장과 압축의 소성파괴면은 각 미소면에서 정의하며, 각 미소파괴면의 조합에 의하여 대표파괴면을 정의한다. 이때, 방향적 비국소 균열 손상을 나타내는 소성인장변형률의 영향에 의하여 각 미소면의 인장과 압축 소성변형률의 크기가 결정된다. 본 연구에서 개발된 소성모델은 유한요소해석에 적용되며, 다양한 전단패널의 기존 실험 결과들과 비교하여 제안된 재료 모델의 유효성을 검증한다.
본 연구는 간단한 수치해석적 방법을 통해 연성재료의 파괴를 예측하는 방법을 소개하였다. 응력에 의해 계산된 파괴 변형률을 통해 손상을 계산하는 과정을 다중 관통균열이 있는 평판 인장시험편의 유한요소 해석을 통해 구현하였다. 이 기법은 ABAQUS 에서 제공하는 user-defined subroutine 을 이용하여 구현되었다. 제시된 기법을 적용하여 다중균열 해석을 수행하였고 이 결과를 일본 연구자에 의해 수행된 실험 결과와 비교하였다. 해석결과와 실험결과가 비교적 잘 일치함을 확인하였고 이를 통해 제시된 기법의 타당성을 검증할 수 있었다.
배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.
회전형 탐촉자(RPC)는 증기발생기 전열관의 결함 탐지 및 크기 측정 목적으로 널리 사용되고 있다. 손상이 탐지된 전열관에 대한 건전성 평가는 비파괴검사에서 얻어진 열화의 크기 정보를 바탕으로 수행되기 때문에 검사기술의 성능은 전열관의 건전성 평가에 직접적으로 영향을 미치게 된다. 동일 전열관의 인접한 거리에 다중균열이 존재할 경우 검사 기술의 결함 분해능에 제약이 따를 수 있으며 그 영향이 클 경우 근접한 다중균열이 상대적으로 큰 단일균열로 평가될 수 있으므로 전열관의 구조건전성 평가에 오류를 유발할 수 있게 된다. 따라서 본 연구에서는 방전가공으로 균열을 모사한 인공결함에 대한 RPC 탐촉자의 결함 분해능을 관찰하고 전열관의 구조건전성 평가에 미치는 영향을 살펴보았다. 동일 직선상에 놓인 다중균열은 매우 근접한 거리까지 개별균열 식별이 가능하여 건전성 평가에 미치는 영향이 없는 반면, 인접한 거리에 평행하게 놓인 균열의 경우는 RPC 탐촉자의 분해능이 낮아서 부정확한 결함 크기 정보가 얻어지므로 결함관의 파열압력 예측에 영향을 미칠 수 있다.
본 논문에서는, 병렬 다중 프런트 해법을 이용한 비선형 병렬 구조해석 과정을 소개하고 이의 응용예제로써 2차원 및 3차원 균열 모델에서의 손상 국부화를 모사하였다. 비선형 유한요소 해석과 연속체 손상역학과 관련된 병렬 알고리듬을 구현하였고, 비선형 손상해석에서 사용되는 많은 변수들을 저장하기 위해서는 메모리가 많이 필요하므로 이를 줄이는 방안을 고려하였다. 그리고 손상 진전으로 인한 변형도 연화가 발생할 때 해를 구하기 위해 사용한 Riks의 연속법도 병렬 계산에 맞도록 수정하였다. 수치예제로써, 최대 약 1백만 자유도를 가진 모델들을 사용하여 손상 국부화 문제를 해석하였는데, 이 예제에서 비선형 병렬 알고리듬의 병렬효율과 자유도 변화에 따른 균열 끝단에서의 손상 변화를 살펴보았다.
최근 토목, 기계 및 항공 분야에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준 확보를 위하여 구조물의 결함 및 노후화에 의한 성능저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 실제 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능한데, 복합 손상을 단일 모드 계측 시스템으로부터 진단하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 모드 계측 시스템을 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 모드 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 모드는 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역의 구조 응답을 계측하며, 두 번째 모드는 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스와 유도 초음파의 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법 중 확률론적 신경망 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 실험을 수행하였다.
본 논문은 유한요소 기반 다중스케일 연성파손모사 기법을 이용하여 결함이 존재하는 실배관의 파괴거동을 예측한다. 수정응력 파괴변형률 모델을 손상기준으로 선정하고 유한요소 손상해석을 통해 균열진전을 모사한다. 기준식의 결정에는 인장시험과 파괴인성시험 결과만이 요구되며 온도 $288^{\circ}C$ SA333 Gr. 6 탄소강에 적용하여 결과를 제시하였다. 요소크기-의존성 임계손상모델을 도입하여 손상해석의 수치해석적인 불안정성을 개선하였다. 본 연구에서 제안하는 가상시험법의 검증을 위해 미국 바텔 연구소에서 수행한 실배관 실험결과와 예측결과를 비교한다.
현재 국내 교량 구조물은 지속적으로 증가 및 대형화되고 있으며 그에 따라 공용된 지 30년 이상 된 노후 교량도 꾸준히 늘어나고 있다. 교량 노후화 문제는 국내뿐 아니라 전 세계적으로도 심각한 사회 문제로 다루어지고 있으며, 기존 인력 위주의 점검 방식은 그 한계점을 드러내고 있다. 최근 들어 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용한 각종 교량 손상탐지 연구가 이루어지고 있지만 교량 손상 데이터 세트의 한계로 인하여 주로 균열 1종에 국한된 교량 손상탐지 연구가 대부분이고, 이 또한 Close set 분류모델 기반 탐지방식으로서 실제 교량 촬영 영상에 적용했을 시 배경이나 기타 객체 등 학습되지 않은 클래스의 입력 이미지들로 인하여 심각한 오인식 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 균열 포함 5종의 교량 손상을 정의 및 데이터 세트를 구축해서 딥러닝 모델로 학습시키고, OpenMax 알고리즘을 적용한 Open set 인식 기반 교량 다중손상 인식 모델을 개발했다. 그리고 학습되지 않은 이미지들을 포함하고 있는 Open set에 대한 분류 및 인식 성능평가를 수행한 후 그 결과를 분석했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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