이 논문은 타이어 변형량을 측정하는 변형량 센서의 시제품을 modeling하여 COMSOL Multiphysics FEM 해석 프로그램을 통해 시뮬레이션을 수행한 것을 다룬 것이다. 센서의 구조 중에 센서의 성능에 큰 영향력을 미치는 구조를 변수로 잡아 각 변수에 따른 센서의 capacitance의 linearity와 sensitivity을 시뮬레이션을 통해 도출했다. 도출한 값을 토대로 센서 구조에 대한 최적의 범위를 구하고 센서의 시제품의 구조 변수의 값이 이 범위 내에 있는 것을 보여 시제품의 성능에 대한 검증했다.
본 논문에서는 스트레인게이지 센서와 Zigbee 무선 통신 기술을 활용하여 차량 주행 시 타이어의 변형량을 실시간으로 측정할 수 있는 무선 계측시스템을 개발하였다. 차량 타이어의 내부에 스트레인게이지 센서를 장착하고 DSP 모듈을 이용하여 차량이 주행 중 발생하는 타이어의 변형량을 취득하였다. 취득된 센서 값은 무선 통신으로 차량 내부로 전송된다. 차량내부에 장착된 무선 수신 모듈은 타이어의 변형량을 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 구현하였다. 이와 같이 취득된 타이어의 변형량은 각 타이어에 가해지는 하중 또는 타이어의 속도 측정에 이용할 수 있다. 타이어에 가해지는 하중 또는 속도는 자율주행자동차의 안정성 있는 제어를 위해서는 반드시 필요한 파라메타들이다.
광주파수 변조 광섬유 간섭형 센서가 변위, 변형률 및 힘 등의 물리량을 측정하기 위하여 개발되어졌다. 일반적인 광섬유 간섭형 센서는 물리량에 따라 단지 정현파 형태의 신호를 보이기 때문에 물리량의 증감을 구별하는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 물리량의 증감 방향을 구별하면서 물리량을 측정하기 위하여 단지 톱니파형으로 변조시킨 광원만을 사용하는 광섬유 마이켈슨 센서를 성하였다. 센서 출력은 일정한 정현파가 출력되도록 조절되어졌다. 출력신호는 일정 시간 간격동안 파형의 개수를 계수함에 의하여 처리되어졌다. 변형률은 파형 개수 변화량에 변형률을 구하기 위한 게이지 상수만을 곱함에 의하여 계산되었다. 이 센서의 변형률 측정 성능을 검토하기 위하여 광섬유 센서와 전기저항형 변형률 게이지가 부착된 알루미늄 시험편을 사용하여 만능시험기로 반복하중을 가하여 변형률의 증감을 측정하는 실험을 수행하였다. 이 실험으로부터 광섬유 센서에 의하여 측정된 변형률 변화량이 전기저항형 변형률 게이지의 변화량과 잘 일치하고 있음을 확인할 수 있었다.
FBG 센서는 다중화의 큰 장점으로 인해 다른 여러 광섬유 센서에 비해 더욱 활발한 연구가 진행 되어오고 있다. FBG 센서는 센서 피크 신호의 파장 이동량을 감지함으로써 변형률, 온도 등의 물리량을 측정하는 복조기법을 가지고 있다. 하지만, 센서를 구조물에 부착 혹은 삽입 적용하는 과정에서 구조물의 기하학적인 특성이나 결함 등에 의해 구조물에 변형률 구배가 발생할 수 있으며 이는 센서의 격자 부분에 작용할 경우 센서 피크 신호의 안정성에 영향을 미처 측정 오차로 작용하게 된다. 본 연구에서는 FBG 센서의 격자 부분에 변형률 구배가 작용할 경우 변형률 구배에 따른 FBG 센서의 신호 특성을 고찰하였고 또한 격자의 길이와 변형률 구배의 상관관계에 대해 알아보았다. 이를 통해, 변형률 구배가 작용할 경우 FBG 센서의 적절한 사용 영역을 FBG 센서의 격자 길이에 따라 정량적으로 제시하였다.
광섬유 전반사형 외부 패브리-패로(TR-EFPI total reflected extrinsic Fabry-Perot inteferometric) 센서를 개발하여 외부 물리량의 변화 크기와 방향을 간편하게 알아낼 수 있도록 하였다. 이 TR-EFPI 센서 탐촉자는 한 개의 단일모드 광섬유와 한 개의 거울도금 광섬유를 모세 유리관 안에 고정하여 공기간극을 형성함에 의하여 만들어진다. 또한 외부 물리량은 변형률을 측정할 수 있도록 알루미늄 시험편의 표면에 부착하고 만능시험기를 사용하여 하중을 증감시키면서 변형률의 변화를 측정하도록 하였다. (중략)
본 연구에서는 PSC 구조물의 프리스트레스를 직접적으로 평가하기 위해 헤테로코어 광섬유를 활용하여 콘크리트의 변형량 계측을 기반으로 하는 새로운 센서모듈을 제안하고 성능실험을 수행하였다. 헤테로코어 광섬유는 전송로의 특정 부분이 구부러지면 광 손실이 발생하며, 곡률의 크기에 따라 광 손실량이 선형적으로 변한다. 센서모듈의 계측 성능과 광섬유의 적용성을 확인하기 위해 센서모듈에 변형을 발생시키며 광섬유를 통과하는 빛을 전력으로 변환하여 측정하였다. 센서모듈을 매립시킨 지름 15cm, 높이 35cm의 원주형 콘크리트 공시체에 최대 변형량 0.5mm을 0.12mm/min의 속도로 발생시키는 동안 광섬유를 통과한 빛은 변형과의 관계에서 0.9333의 선형성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 이번 실험의 결과를 통해 헤테로코어형 광섬유를 활용한 센서모듈을 구조물에 매립하여 콘크리트 압축변형량 계측을 통해 PSC 구조물의 프리스트레스를 직접적으로 평가하는 것이 가능할 것으로 판단되며, 앞으로 진행될 PSC 부분 거더 모델 실험에 적용할 쉬스관 일체형 센서모듈 개발에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
발파에 의한 암반손상영역을 평가하고 암반 파쇄도를 제어하기 위해서는 장약실 내 발생하는 폭발압력에 관한 정보는 중요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 철, 알루미늄, 아크릴 재질의 센서에 대한 낙추 충격 시험으로부터 동적 변형률 신호를 측정하여 센서의 동적 응답 특성을 분석하였다. 철재 센서의 경우 충격하중에 가장 적은 변형률 출력 값을 보였으며 센서길이에 대한 출력 값의 변화는 적게 나타났다. 철제 센서를 뇌관의 충격하중 측정에 적용하였다.
본 논문은 코드 분할 다중방식을 이용하여 외부로부터 선박에 가해지는 변형 및 온도 변화를 모니터링 할 수 있는 광섬유 브라그 격자 (FBG) 기반의 센서 네트워크를 제안하였다. 선박에 변형이 발생 하거나 온도의 변화가 일어날 때 FBG는 본래 가지고 있는 중심 파장이 이동하며 이는 외부 변형 크기에 비례하여 증가된다. 중심파장의 변화량을 측정함으로써 센서에 가해지는 변형이나 온도의 크기를 알 수 있다. 제안된 센서 네트워크는 코드분할 다중방식을 이용하였으며 광원에서 발생되는 신호를 직접 변조하여, 변조된 신호를 센서로 보내고 센서로부터 돌아오는 신호를 검출하여 상태를 모니터링하게 된다. 또한 슬라이딩 자기상관 기법과, 파장-시간 변환 기법을 이용하여 빠른 센싱과 넓은 범위의 센싱이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 단일 광섬유 FBG/EFPI 복합 센서를 이용하여 변형률, 온도, 그리고 진동으 세 가지 물리량을 동시에 측정하는 방법에 대해 설명하였다. 변형률과 온도를 측정하기 위한 FBG/EFPI 센서 시스템과 진동을 감지하기 위한 EFPI 센서 시스템을 wavelength division multiplexer를 이용하여 하나의 시스템으로 결합하였다. FBG/EFPI 센서 시스템의 광원은 파장 이동 광섬유 레이저(WSFL)이며 EFPI 센서 시스템의 광원은 단파장 레이저 다이오드이다. 구성된 시스템을 이용하여 열챔버에서 알루미늄 보의 열변형률, 온도, 그리고 진동의 동시 측정을 수행하여 본 시스템의 유효성을 확인하였다.
FRP(Fiber Reinforced Polymer)는 부식의 저항성, 고강도, 피로저항 능력 및 성형성 등에서 우수한 건설 신소재이다. 광섬유 브래그 격자(Fiber Bragg Grating; FBG) 센서는 전자기 저항, 작은 소재의 크기, 그리고 높은 내구성 등의 이점으로 smart sensor로서 현재 많이 사용되고 있다. 하지만 FBG 센서의 변위 측정 기술 능력의 부족으로 현재까지는 변형률, 온도 등의 물리량 측정센서로서 활용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 FRP와 FBG센서의 기능 복합화(Hybrid)를 통하여 smart FRP Rod를 개발 한 후 인장시험을 실시하였다. 또한, FBG센서에 의해 측정된 변형률 데이터를 신경망(Neural Network) 기법을 이용하여 변위 추정 모형을 개발함으로서 FBG 센서 단점인 변형률 계측만을 위한 센싱 역할을 극복하고자 한다. 인공신경망 모형은 MLP(Multi-layer Perceptron)로, 오차범위 0.001에 수렴 될 수 있도록 학습(training)을 실시하였다. 학습에는 비선형 목적함수와 역전파 학습(Back-propagation) 알고리즘을 적용하였으며 모형의 검증은 UTM에서 측정된 변위 값과 수치해석에 의한 결과 값을 비교함으로서 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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