본 연구는 유한요소법과 고도화된 마이크로 유전알고리즘을 조합하여 자유 진동하는 박판 구조물에 대한 손상 규명을 다룬다. 조합된 방법에 의해 역 문제를 해결하기 위하여, 본 연구는 측정 데이터로서 구조물의 모드 형상 대신 몇 개의 고유진동수를 사용한다. 본 연구에서 제안한 방법은 손상된 요소를 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 손상의 개수, 위치 그리고 정도를 추정할 수 있다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 알고리즘은 임의의 손상을 갖는 강으로 된 지유진동 박판 구조물을 대상으로 적용하였다. 기존의 단순 유전알고리즘에 비하여 본 연구에서 제안한 알고리즘은 수치적 효율성에서 큰 장점을 갖는다. 수치해석 예제들은 고유모드 대신 단지 몇 개의 고유진동수 값만으로도 마이크로 유전알고리즘은 박판의 손상을 정확히 규명할 수 있음을 보여준다.
지능 재료를 이용한 디바이스는 자연계에 존재하는 생명체와 같이 내.외부 환경 변화에 대응하여 스스로 변하는 능동적 기능을 갖고 있기 때문에 시스템 성능의 극대화 및 유지비용의 최소화를 가져오게 된다. 이러한 지능재료 기술은 지난 10여년 전부터 연구되었는데 대표적인 웅용을 보면, 산업, 항공, 교통, 운송 분야의 능동 소음 및 반능동 진동제어; 복합 재료 손상위치 탐지시스템, 손상구조 건전성 평가시스템, 교량, 저장탱크, 건물, 유조선, 대형 구조물의 건전성 평가 시스템; 초정밀 직진 안내기구, 나노 스테이지, 절삭오차 보정용 엑츄에이터, 초음파 회전모터, 지능유압 서보밸브, 변형 거울 등의 모터/엑츄에이터; 자동차 엔진 성능제어, 흡배기구 압력측정, 가속도 센서, 자이로센서, 에어백 센서, 타이어 센서 등의 지능 MEMS/NEMS 센서; electronic article 정찰, 도서태그, 비접촉 항공 운송물 분류 및 보안시스템, 전자 운전자 식별시스템, 광섬유 건물 보안 시스템, 지능 신경망 형상 인식 시스템 등의 보안 시스템; 지능항공기 구조물, 인공위성안테나, 헬리콥터 회전익 등의 형상제어가 있다. 본 논문에서는 지능재료 기술을 정리하고 차세대 철도차량 기술에 지금까지 적용한 예를 소개하며 향후 적용할 수 있는 분야들을 가능성 및 실용성 면에서 소개하고자 한다.
본 연구에서는 임피던스(impedance)를 이용하여 저비용으로 구조물의 결함을 탐지할 수 있는 기법을 연구한다. 임피던스 기법은 구조물 건전성 모니터링을 위한 국부적 결함탐지의 대표적인 기법으로써, 압전재료를 구조물의 표면에 부착하여 구조물의 전기-역학적 어드미턴스(electro-mechanical admittance) 신호를 모니터링 함으로써 결함을 추정하는 기법이다. 이 기법을 적용하기 위하여 일반적으로 고가의 임피던스 분석기(impedance analyser)가 사용되는데, 기술의 효과적인 보급을 위해서는 저비용의 기법을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 임피던스 분석기를 대체하여, 일반적으로 실험실에서 사용되는 함수발생기(function generator)와 디지털 멀티미터(digital multimeter)만을 이용하여 전달 임피던스(transfer impedance)를 측정함으로써 구조물에 발생하는 결함을 탐지할 수 있는 기법을 연구한다. 즉, 건전상태와 손상상태에서 측정되는 전압의 진폭비를 이용한 손상지수를 비교함으로써 결함 유무를 판정할 수 있는 기법을 연구한다. 강재 시편에 대한 전달 임피던스 실험을 수행하였는데, 출력 전압의 진폭비를 이용한 손상지수를 비교함으로써 결함 유무를 합리적으로 판정할 수 있었다. 본 연구는 임피던스 기반 저비용 결함탐지기법을 위한 기초연구로써, 향후 결함의 위치 및 정도를 판정할 수 있는 연구가 보완된다면 구조물 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 곡면 복합재 구조물의 모서리에 위치한 결함을 검사하고 가시화하기 위해 제안된 레이저 초음파 기반 회전식 검사 기법을 소개한다. 모서리 부위에 결함이 위치한 L 형 복합재 구조물을 레이저 초음파 기반 회전식 검사 기법을 이용하여 검사하였다. L 형 시편은 층간분리 손상을 모사하기 위해 각기 다른 세 가지 깊이에 위치한 인공 결함을 포함하고 있다. 모든 인공 결함이 각각의 위치한 깊이에 따라 다른 시간대에 선명하게 탐지되었다. 검사결과는 제안된 방법이 어떠한 특별한 도구 없이도 곡면 복합재 구조물의 모서리 부위의 검사에 적합하다는 것을 보여준다.
대형구조물의 효과적인 구조 안전성 확보를 위해서는 결함탐지기술을 포함한 건전성 모니터링의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 보 구조물에 발생하는 균열위치와 균열크기를 추정하기 위하여 다음과 같은 2단계의 균열추정방법을 제안한다. 우선, 보 구조물의 분포 국부 변형률 계측결과를 이용하여 변형률 모드형상을 구하고, 이에 대한 수정 라플라시안(Laplacian) 연산을 통하여 균열발생 영역을 추정한다. 이후, 가속도 측정을 통하여 구한 고유주파수와 신경망기법을 이용하여, 미리 추정된 균열발생 영역을 대상으로 균열위치와 균열크기를 추정한다. 이때, 신경망을 훈련시키기 위하여, 에너지법에 의해 유도된 균열보의 등가휨강성을 이용하여 균열보의 고유주파수를 해석적으로 구한다. 기법을 검증하기 위하여 알루미늄 캔틸레버 보에 대한 손상실험을 수행하였다. 인위적으로 실험체에 균열을 가한 후 자유진동실험을 수행하여 동적 변형률과 가속도를 계측하고 이를 이용하여 변형률 모드형상과 고유주파수를 구하였다. 변형률 모드형상에 대한 수정 라플라시안 연산을 통하여 균열발생 영역을 추정하고, 고유주파수와 신경망기법을 이용하여, 미리 추정된 균열발생 영역에 대하여 균열위치와 균열크기를 판정하였다. 3가지 손상경우에 대한 균열발생 영역의 추정결과는 실제 영역과 잘 일치하였으며, 균열위치와 균열크기 추정결과의 정확성을 상당히 향상시킬 수 있었다. 제안된 기법은 장대구조물에 대한 구조물 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
해저광케이블은 육상광케이블에 비해 장거리이며 광중계기 시스템으로 인해 흔히 사용하는 고장지점에서 후방으로 산란 빛으로 거리를 탐지하는 일반적인 OTDR(Optical Time Domain Reflectormeter)의 사용은 매우 제한적이다. 그래서 해저광케이블 시스템에서 광코어의 단선인 경우는 광중계기의 OTDR Path를 이용한 Coherent OTDR를 사용 고장위치 탐지하고, 광신호의 증폭을 위해 광중계기에 필요한 전력을 공급하는 해저광케이블 내의 동튜브(Copper Tube) 손상시에는 전류/전압특성, 단위정전용량등을 이용한 방법들이 사용된다. 이런 정보를 이용하여 해저광케이블의 고장 형태에 따른 적절한 탐지 기법을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 볼트 접합부 건전성 모니터링을 위하여 이중(dual) 압전재료 기법인 전달 임피던스 기법(transfer impedance technique)을 이용하여 볼트 이완을 탐지할 수 있는 기법을 연구한다. 전달 임피던스 기법에서는 하나의 압전재료가 탄성파를 가진하고 다른 압전재료가 이를 센싱함으로서 결함 등에 의한 탄성파 전파의 변화를 감지한다. 한편, 단일 압전재료 기법을 이용하기 위해서는 고가의 임피던스 분석기(impedance analyser)를 이용해야 하지만, 전달 임피던스 기법은 임피던스 분석기를 대체하여 일반적인 함수발생기(function generator)와 디지털 멀티미터(digital multimeter)를 이용한 결함탐지가 가능하기 때문에 저비용의 결함탐지를 수행할 수 있다. 고력볼트 접합부로 구성된 강판 프레임 실험체를 제작하고, 볼트의 조임력을 단계적으로 감소시키며 실험을 수행하였다. 전달 임피던스 기법을 이용하여 손상지수를 구하였고 이를 이용하여 결함 유무를 합리적으로 판정할 수 있었으며, 볼트 이완의 정도가 커질수록 손상지수가 증가함을 알 수 있었다. 동일한 실험체에 대하여 임피던스 분석기를 이용한 단일 압전재료 기법에 대한 실험을 수행하여 결과를 비교하였는데, 결함정도가 커질수록 손상지수가 모두 증가하는 유사한 경향을 보였다. 즉, 고가의 임피던스 분석기를 배제하고 저비용으로 볼트 접합부의 결함상태 추정이 가능한 것으로 판단된다. 향후 결함위치 및 정도를 판정할 수 있는 연구가 추가된다면 볼트 접합부 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
터널은 지중에 건설되는 구조물이므로 육안으로 터널 강지보재의 위치 등의 확인이 불가능하다. 이에, 터널 유지관리시에는, 일반적으로 GPR 이미지를 활용하여 강지보재 탐지를 수행한다. 인공신경망을 통한 GPR 이미지 분석에 대한 연구는, 주로 지하배관, 도로 손상 등의 탐지에 집중되어 있으며, 강지보재 등의 터널 GPR 데이터를 분석한 사례는 해외와 국내 모두 제한적이다. 본 연구에서는, 합성곱 신경망을 기반으로 하는 1단계 객체인식 알고리즘인 YOLO를 활용하여, GPR 데이터를 바탕으로 한 터널 강지보재의 위치 탐지를 자동화하고, 그 성능을 분석한다. 원본 이미지 데이터는 총 512개이며 원본 이미지 데이터로 이루어진 데이터 세트와 원본 이미지 데이터와 증식기법이 적용된 이미지 데이터를 병합한 2,048개의 데이터로 이루어진 데이터 세트를 해석에 활용하였다. 증식한 데이터를 사용한 모델의 강지보재 누락율(전체 강지보재와 탐지하지 못한 지보재 숫자의 비율)은 0.38%, 원본 데이터만을 활용한 모델의 강지보재 누락율은 7.18%로 나타났다. 따라서, 분석 자동화 측면에서는, 증식기법이 적용된 데이터 세트를 활용하는 것이 더 실용적일 것으로 판단된다.
현재 가장 많이 사용되고 있는 스프링식 안전밸브는 스프링과 설정치 드리프트, 누설 취약성, 채터링에 의한 시트 파손등의 문제점을 지니고 있다. 안전밸브 디스크에서 발생하는 유체 누설은 안전밸브 설정압력 개방에 영향을 주며, 시트(Seat)면의 이물질 삽입, 균열 및 유체에 의한 침식(Erosion) 등에 의해 밸브 핵심 부품이 쉽게 손상되어 기기 성능 저하를 초래하게 된다. 따라서 유체 누설을 조기에 탐지하고 정량화하여 해당 기기의 상태정보 제공을 통한 누설 감지 기법 연구가 요구된다. 원자력 발전소의 경우 밸브에서 유체가 누설되면 밸브의 오작동 및 운전 안정성 저해 요인이 된다. 따라서 본 연구에서는 음향방출법을 이용하여 안전밸브의 유체 누설을 평가하고, 안전밸브의 음향신호 측정 위치 선정 및 누설량에 따른 음향신호를 분석하고자 한다.
본 연구에서는 광섬유 케이블을 이용한 콘크리트 구조물의 균열 탐사 방법을 개발하였다. 광통신 분야에서 광섬유 케이블의 손상을 탐지하기 위해 널리 사용하고 있는 광신호 분석기인 OTDR과 일반 통신용 광섬유 케이블을 사용하여 콘크리트의 표면 및 내부에 발생한 균열의 탐사 실험을 수행하였다. 콘크리트가 균열 하중에 부과되어 초기 균열을 발생시킬 때 미리 부착된 광섬유가 균열의 위치에서 균열 거동을 함께 함으로써 손상을 입게 되어 균열의 발생 유무와 위치를 찾고자 하였다. 균열을 탐사하는데 있어 광섬유의 탈피 정도가 균열 탐사 여부를 결정짓는 가장 주요한 인자라고 파악하였으며, 예비 실험을 포함한 4차례의 실내 검증 실험을 통하여 균열을 탐사할 수 있었다. 이 연구 결과는 콘크리트 구조물의 균열 관리와 유지관리 차원으로의 활용도가 크다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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