섬유강화 적층 복합재 차체 구조물의 강도를 평가하기 위해 전체 적층판 접근방법의 적용을 제시하였다. 180km/h급의 한국형 틸팅열차의 하이브리드 복합재 자체 기본설계를 검증하기 위해서 구조해석을 수행하였으며 또한 복합재 적층판의 강도를 구하기 위해 기계적 물성시험을 수행하였다. 결과적으로, 한국형 틸팅열차의 복합재 자체 구조물에서 발생하는 응력값들은 모두 파손영역의 안전한 범위 내에 존재하였으며 전체 적층판 접근방법은 초기 기본석계 단계에서 하이브리드 복합재 자체 구조물의 파손을 예측하는데 매우 유용함을 증명하였다.
복합적층판은 일반적으로 균일한 두께를 갖는 평평한 구조물을 형성하게 된다. 그러나 실제 적용시 적층판의 테이퍼링(tapering)이 요구되는 경우가 존재한다. 테이퍼진 복합재 구조물의 적용분야는 항공기의 날개, 수직/수평 안정판 및 헬리콥터의 로터 블레이드 등이다. (중략)
본 연구에서는 등분포 하중을 받는 섬유 보강 복합재료 관의 좌굴 거동을 분석하였다. 등방성의 원통형 구조물의 경우, 좌굴 형상은 단면만 변형할 뿐 길이방향으로의 단면 형상은 일정한 2차원 좌굴이 발생하나, 섬유 보강 복합재료와 같은 이방성 재료로 구성된 원통형 구조물의 경우에는 길이 방향으로 단면의 형상이 변화하는 3차원 좌굴이 발생하게 된다, 또한 적층 구조물에서는 적층각의 변화에 따라 각 방향에 따른 재료의 강도가 변화하므로, 적층각의 변화는 구조물의 강도를 변화시킨다. 본 연구에서는 원통형 적층 구조물의 2차원 좌굴과 3차원 좌굴의 경계를 조사하고, 적층각 변화에 따른 섬유 보강 복합재료 관의 좌굴 강도를 평가하였다.
섬유 강화 복합재료는 방향성을 가지고 있기 때문에 적층 순서에 따라서 구조물의 기계적인 특성은 매우 달라질 수 있다. 따라서, 상황과 용도에 따른 복합재료 구조물의 적층 설계는 필수적이다. 그러나 제작된 복합재료 구조물의 적층 각도는 제작 환경이나 구조물 형상에 따라 설계 값과 편차를 가지는 경우가 많으며, 이는 구조적 성능에 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 구조물의 신뢰성 확보를 위해서는 적층 설계 뿐만 아니라 제작된 복합재료의 적층각에 대한 분석 또한 매우 중요하다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(Convolutional neural network; CNN) 기반의 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 섬유 강화 복합재료의 실제 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측하였다. 여러 적층 각도를 가지는 탄소 섬유 강화 복합재료 시편을 제작하고, 광학 현미경을 이용하여 Micro-scale로 실제 단면을 촬영하였다. 다양한 적층 각도에 따른 복합재료 시편의 단면 이미지 데이터를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 모델에 대하여 학습을 수행하였다. 그 결과 높은 정확도로 실제 섬유 강화 복합재료 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측할 수 있었다.
복합 적층 판과 보강 재를 설치한 보강된 복합 적층 패널의 좌굴을 고려한 설계에서, 좌굴이 항상 구조물의 최종 파손을 의미하는 것은 아니므로 이들의 좌굴 및 좌굴 후 거동에 대한 정확한 이해와 연구가 필요하다. 본 연구에서는 유한요소 법을 이용하여 적층 메커니즘과 섬유 배향각, 적층 순서 등이 복합 적층 판과 보강된 복합 적층 패널의 좌굴 및 좌굴 후 거동에 미치는 영향을 체계적으로 해석하였고, 각 변수에 따른 좌굴 및 좌굴 후 거동 특성을 분석하였다.
본 논문에서는 임의의 방향각을 가지고 적층된 평직 복합재료에 대하여 미세구조를 모델링하고 수치실험을 통하여 등가물성치를 계산하였다. 층간 상호이동에 의한 평직복합재료의 섬유다발의 배열의 경우의 수는 무한대에 이르므로 여기서는 몬테 카를로법을 이용하여 지정된 경우의 수에 대하여 모델링과 해석을 수행하는 전략을 채택하였다. 또한 평직복합재료의 미세구조를 효과적으로 고려하고 모델링 및 계산시간을 절감하기 위하여 수정된 분할영역 적분에 의한 단일변위장 마크로요소를 사용하였다. 계산결과, 평직복합재료 적층판의 등가물성치는 적층간에 따라서 편차가 크게 나타날 수 있음을 확인하였다. 또한 고전적층판 이론으로 계산한 값과 비교하였을 때 $0^{\circ}$, $45^{\circ}$ 이외의 적층각에서 값의 차이가 크게 났는데, 이로부터 평직복합재료 구조물의 경우 고전적층판이론으로 계산한 등가물성치를 사용할 때 주의가 필요함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 유전자 알고리즘을 대신하여 병렬 마이크로 유전자 알고리즘을 사용한 복합재료 적층 구조물의 최적설계를 수행하였다. 마이크로 유전자 알고리즘은 한 세대 당 보통 5개의 개체로 해를 탐색한다 비록 세대를 구성하는 인구수는 적지만 공칭수렴 판단과 재초기화 과정을 통해 다양성을 제공하기 때문에 최적해 탐색이 가능하다. 2가지의 복합재 구조물의 최적화 문제를 가정하고 이를 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하여 해를 구하였다. 효율성 판단을 위해서 기존의 유전자 알고리즘과 결과를 비교하였다. 두 문제 모두 마이크로 유전자 알고리즘이 비슷한 결과를 도출하면서도 약 70%의 계산량 감소를 보였다. 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하여 일정 범위 내에서 변하는 하중을 받고 있는 복합재 적층 구조물의 최적설계를 수행하였다. 계산 결과 고정된 하중상태 하에서 얻은 최적해보다 하중 변화에 덜 민감한 설계변수를 얻을 수 있었다. 이상의 문제를 통해 다양한 설계변수를 갖는 복합재 적층 구조물의 최적설계의 한 방법으로서 마이크로 유전자 알고리즘이 효율적임을 확인하였다.
구조물 손상시 방출되는 고주파 음향방출(AE)신호는 실시간 손상 감지에 유리하므로 지능형 구조물의 구조건전성 모니터 링에 널리 응용되고 있다. 하지만 복합 적층 구조물에서 방출되는 AE신호의 경우에는 복합재 구조의 특성상 전달 경로에 따른 신호의 감쇄정도가 일반 금속 구조물에 비해 상대적으로 크므로 손상 전후 신호진폭의 크기만을 비교하여 손상을 예측하는 방법은 손상 판단에 오류를 야기할 수 있는 여지가 있다. 따라서 복합적층 구조에서의 정확한 충격손상 예측을 위해서는 신호감쇄의 영향을 덜 받는 신호의 분석 방법이 필요하고 손상 전후 신호특성을 정량적으로 구분할 수 여는 인자의 선택이 필요하다. 본 연구에서는 구조물의 경계조건에 따른 신호특성 변화의 영향을 줄이기 위해 충격손상 발생후 선행적으로 전파되는 선행파(leading wave)의 특성변화를 신호처리에 이용하였으며, 웨이블릿 변환을 이용하여 신호를 분해하였다. 최종적으로 복합적층판의 저속충격 시험에서 압전 센서로 취득된 충간분리 신호를 처리하였으며, 분해된 웨이블릿 고주파 세부성분 사이의 점유율 분포를 이용하여 복합적층판의 손상을 판단하기 위한 신호처리 방법을 제시하였다.
복합재 적층판은 중량에 비해 높은 강성과 강도가 요구되는 공학의 다양한 분야에서 매우 유용하다. 보강섬유 복합재의 공학적 활용이 활발해지고, 중량의 감소화가 설계의 중요한 목적이 됨으로써, 근래 복합재 구조물들의 최적화 설계의 중요성이 대두되고 있다. 그러나 복합재 적층 구조물 재료의 비등방성에 의해 해석과 설계가 매우 어렵다. 본 연구에서는 수치적 최적화 방법과 유한요소법을 이용하여 보강섬유 복합재의 최적설계를 하였다. 복합재 적층판으로 이루어진 개단면 보에 있어서 보강섬유의 다양한 적층방향에 대한 거동의 영향을 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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