이 연구는 산업현장에서 구조물의 용접부 검사를 디지털 방사선을 이용한 비파괴검사를 효과적으로 수행할 수 있도록 디지털 방사선의 밝기 교정과 중첩 영상에 따른 신호 대 잡음 비와 기본 공간 분해능을 비교분석 하였다. 평판형 용접 시험편을 대상으로 75Se 방사선원을 사용하였고 촬영 전 밝기 교정과 영상 중첩을 세분화하여 총 130장의 영상을 획득하였다. 연구 결과, 밝기 교정의 수와 영상 중첩의 수가 증가할수록 신호 대 잡음 비가 향상됨을 확인하였다. 기본 공간 분해능은 촬영된 영상 모두 기준치를 만족하였다. 산란 방사선을 대비한 납 차폐를 설치 후 촬영한 영상을 비교하여 신호 대 잡음 비가 비슷함을 확인하였다. 영상 중첩이 증가할수록 신호 대 잡음 비가 증가하지만, 방사선의 노출시간이 증가하면서 작업자의 피폭 및 작업 효율에 영향을 미치기 때문에 적절한 촬영기법을 강구 한다면 좋은 상질의 디지털 방사선 영상을 획득 할 수 있을 것으로 사료된다.
일반적으로 위상배열 초음파검사 기법을 이용한 배관 용접부검사에서는 높은 검사 각도를 효과적으로 발생하기 위하여 ��지를 사용하게 된다. 그러나 용접부 또는 접근이 제한된 부위에 대한 검사는 위상 배열 초음파 탐촉자에 ��지를 부착하게 되면 ��지의 전단 길이로 인하여 검사체적을 포함하지 못하는 등의 문제점이 발생하게 된다. 따라서 ��지를 사용하지 않고 높은 검사 각도를 발생할 수 있는 횡파 위상배열 초음파 탐촉자를 적용해야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 굴절각도가 높은 횡파를 발생할 수 있는 위상배열 초음파 탐촉자를 설계하고 제작하여 다양한 깊이의 EDM 노치가 가공된 시험편에서 결함이 정확하게 검출되고 평가될 수 있는 지를 확인하였다. 결과적으로 본 연구에서 설계된 횡파 위상배열 초음파 탐촉자는 다양한 깊이의 결함을 검출하고 신뢰성 있는 정밀도를 나타내었으므로 향후 접근제한이 예상되는 발전설비 구조물의 검사에 적용된다면 효과적인 검사 결과를 보여줄 것으로 기대된다.
음향방출 신호를 이용하여 분류기를 설계하는 과정에서의 특징값 선택법에 관해 연구하였다. 분류기는 역전파법을 이용한 신경망 분류기를 사용하였다. Fisher's criterion, class mean scatter criterion, eigenvector analysis와 함께 본 논문에서 새로 제안하는 특징값 공간에서의 특징값 좌표사이의 차이를 이용하는 2-D criterion, 3-D criterion을 이용해서 특징값을 선택하고 각각에 대해 분류기를 설계하여, 인식률과 수렴속도를 비교하였다. 분류를 위한 자료를 얻기 위하여 용접부 결함시편과 로터리 압축기 금속 접촉부 결함시편을 사용하였다. 인식률 면에서 2-D criterion과 3-D criterion이 우수한 결과를 나타내었다.
선박의 건조과정이나 압력용기의 몸체 부분을 용접할 경우 많이 사용되는 SAW(Submerged Arc Welding)는, 용접 부위에 분말 형태의 용제(Flux)를 일정 두께로 살포하고 그 속에 전극 와이어를 연속적으로 공급하여 용접이 이루어지는 방법으로 용접 시 발생되는 아크열이 외부로 노출되지 않는 특징이 있으며, 잠호용접으로 불리기도 한다. 또한 1,500~3,000A의 전류까지 통전 할 수 있는 고전류 용접이 가능하며 아크효율이 95% 이상, 미세한 금속 산화물 입자인 Welding Fume 발생량이 적고 아크광선이 외부로 노출되지 않아 청정한 작업이 가능하며 용입이 깊고 결함이 잘 발생하지 않아 용접 이음부의 신뢰도가 높다. 본 연구에서는 SM490C-TMC 후판을 서브머지드 아크용접(SAW)을 이용하여 이종 용접한 후 용접부의 기계적 특성을 인장, 경도, 매크로, 자분탐상 검사 결과를 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. 굽힘 시험 결과 시료에서 표면의 터짐 현장이 발생하지 않았고 기타 결점의 유무를 확인할 수 없었으며, 이는 용접 이후 소성변형 과정에서도 충분한 인성을 발휘하고 있는 것으로 나타났으며, 1F 용접 방법이 굽힘 성능에 문제가 없는 것으로 판단되었다.
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.
발전설비 구조물은 기대 수명동안의 안전성을 확보하기 위하여 정해진 규격에 부합하도록 설계하여 건설된다. 하지만 가동 중 다양한 복합 환경에 노출됨에 따라 구조물을 이루고 있는 재료의 열화 현상이 가속화 되어 예상하지 못한 파손이 발생할 수 있기 때문에, 용접부와 같은 구조물의 취약부에 대하여 기계적 물성을 정확하게 측정하는 기술은 안전과 직결되는 필수적인 연구 분야이다. 인장시험 등의 기존의 역학물성 측정 시험법들은 특정 크기의 시편을 요구하고 파괴적인 시험이기 때문에 가동 중 구조물에 적용하는 것이 불가능하였다. 이러한 한계점을 극복하고자 비파괴적이고 간편한 방법으로 다양한 역학물성 평가가 가능한 연속압입시험법이 각광받는 시험법으로서 연구되고 있다. 본 연구에서는 연속압입시험에서 압입자 하부에 발생하는 응력장 해석을 기반으로 하여 인장물성 및 잔류응력을 평가할 수 있는 최신 기법을 소개한다. 또한, 원전 구조물의 취약부로 알려진 용접부에 대하여 실험을 수행하여 산업상에서 연속압입시험이 건전성 평가에 유용하게 적용할 수 있음을 확인하였다.
비파괴검사를 이해하고 습득하기 위해 필수적인 실습 위주의 교육 환경을 대체할 수 있는 수단으로, 가상적인 실습 환경을 제공하는 지능형 교육 시스템을 설계하고, 이를 구현하였다. 용접부 및 다양한 제품을 검사하는데 필수적인 비파괴검사는 그 전문기술을 이해하기 위해 다양한 현장 경험을 필요로 할 뿐만 아니라, 기술지식의 지속적인 유지를 위해 반복적인 교육과 훈련을 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개인용 컴퓨터를 이용하여 개별학습이 가능한 지능형 교육 시스템을 개발하였으며, 가상 실습 환경의 구축과 개별학습을 효율적으로 지원하기 위해 학습 결과를 자기진단 할 수 있는 평가 시스템의 연구가 필요하다.
액체침투탐상법(PT)을 이용한 직경 1 m, 길이 6 m의 초장대형 파이프내면 육성용접부의 표면결함 진단시스템을 개발하였다. 우선 CATIA를 사용하여 주요 유닛 및 PT machine 전체를 3D 모델링하였으며, 이를 구조강도 및 변형 해석에 사용하였고 또한 각 유닛의 동작 간섭현상을 체크하여 2차원 제작도면 생성으로 제작에도 사용하였다. ANSYS를 사용하여 구조강도 해석 및 변형 해석한 결과, 최대 등가응력은 44.901 MPa 발생하였고, 이는 PT machine의 재질인 SS400의 항복인장강도 200 MPa 보다 작으므로 안전하다고 판단되며, 또한 최대 변형은 0.15 mm 발생하였고, 이는 하중이 제거되면 원래대로 돌아간다고 판단된다. 개발된 장비의 성능을 검증하기 위하여 공작물의 최대이동속도 7.2 m/min., 최대회전속도 9 rpm, 반복위치정밀도 1.2 mm, 검사속도 $1.65m^2/min$. 등을 확인하였으며, 이 모든 검사 항목은 개발 목표치를 만족하였다. ASME SEC. V&VIII의 방법에 따라 육성용접층의 균열, 기공, 인더컷 등의 표면결함 유무를 확인하기 위하여 개발한 PT 자동검사시스템을 사용하여 PT검사를 실시한 결과, 표면층의 결함은 관찰되지 않았다. 부가적으로 육성용접부를 평가하기 위하여 ASTM G48-11의 방법으로 Ferric Chloride pitting test에 따라 육성용접층의 부식시험을 실시한 결과 weight loss는 $0.3g/m^2$으로 만족하였으며, 또한 ASTM A751-14의 방법에 따라 육성용접층의 화학성분을 분석 결과 모든 성분이 규격을 만족하였다.
최근에 국내 화력발전설비도 사용 기간이 30년을 넘게 됨에 따라, 고온설비의 경년열화도 평가 및 수명예측 기술에 대한 연구가 활발해지고 있다. 본 논문에서는 l965년부터 사용되어 노 후된 영월화력발전소 2호기의 주증기 파이프를 대상으로 실시한 열화도 및 수명평가 결과를 보고하였다. 주증기관의 취약부인 맞대기 용접부, 지류 용접부, Y부 및 T부 등의 용접부에 대해 표면복제법, 경도측정법을 사용하여 수명평가를 실시하였으며, 비파괴 검사에 의해 균열이 탐지된 경우에는 수명평가 컴퓨터 코드를 사용하여 균열성장에 의한 잔여수명을 계산하였다. 또한 파이프 모재의 잔여 수명은 해석적 방법에 의해 정량적으로 잔여수명을 계산한 후, 외경 패출량 측정, 입계부식법 등에 의해 재질 열화도를 정성적으로 평가하였다. 본 논문에서 사용한 기법 이외의 방법을 사용하여 수명평가 정확도를 개선하는 방향에 대한 의견도 제시하였다.
초음파탐상시험을 통해 용접 결함의 종류를 정확히 구분하는 것은 정량적 비파괴시험을 위한 기본적인 단계로서 매우 중요한 문제인데, 이 문제는 최근 활발한 연구가 진행중인 초음파 형상 인식 기법의 적용에 의해 해결할 수 있다. 여기에서는 특징 추출, 특징 선택 그리고 결함 분류 등 초음파 형상 인식 기법의 세부 기술과 함께, 특히 최근 효율적인 분류기로 관심을 모으고 있는 확률 신경 회로망의 적용에 대해 논의하였다. 그리고 강 용접부 내부에 존재하는 결함을 균열, 기공, 슬래그 혼입의 3 종류로 분류하는 문제에 확률 신경 회로망을 적용한 예를 통하여, 초음파 형상 인식 기법의 효용성을 검증하였다. 또한 민감한 특징을 효율적으로 선별하는데 널리 사용되는 전방 특징 선택법과 그 적용에 대해서도 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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