피로시험의 결과가 큰 편차를 보이는 하이브리드 복합재 조인트부에 대해서 통계적 피로수명 평가법을 이용하여 신뢰도 높은 피로수명을 추정하고자 한다. 저상버스 차체에 사용되는 하이브리드 복합재 조인트부를 절취하여 시험대상으로 하였으며, 이 조인트 시편으로 외팔보형 피로굽힘시험을 수행하였다. 피로시험 데이터를 정규분포, 대수정규분포, 와이블 분포를 이용하여 근접시킨 피로수명 곡선들과 각각 비교함으로써 하이브리드 복합재 조인트부의 내구수명 추정에 가장 적합한 확률분포를 선정하였다. 선정된 와이블 확률분포를 이용해 확률-응력-수명(P-S-N) 곡선을 구함으로써 하이브리드 복합재 조인트부에 대한 통계적 수명예측 평가절차와 신뢰성설계의 기초자료를 제시하였다.
기계적 조인트와 접착 조인트는 구조물의 일반적인 접합 방법이다. 접착 조인트는 기계적 체결법에 비해 넓은 면적에 하중이 분포되고 우수한 피로 특성을 가진다. 이러한 특성에도 불구하고, 접착 조인트는 환경조건이나 작업자의 숙련도에 대한 접착 건전성이 크게 달라진다. 따라서 접착 조인트의 건전성을 평가 할 수 있는 기술이 필요하다. CNT를 접착제에 분산시켜 접착조인트의 전기적 특성을 측정하는 전기저항법은 결함을 검출하는 매우 유망한 기술이다. 본 논문에서는 초음파 분쇄기와 3-roll-mill을 이용하여 접착제에 CNT를 균일하게 분산시켰으며, 알루미늄-알루미늄 단일 접착 조인트를 제작하여 탄소나노튜브(CNT) 함량에 따른 정적 강도의 변화를 평가하고, 전기저항법을 이용하여 결함탐지능을 평가하였다.
반복 인장하중이 가해지는 외면겹치기 동시경화조인트는 피접합물의 경계면 가장자리에서 균열이 발생하여 전체 파손에 이르게 되는데, 그 과정 중 피접합물의 경계면에서 발생하는 부식 현상이 중요한 영향을 미치게 된다. 그러므로 본 논문에서는 외면겹치기 동시경화조인트의 피로 파괴에 미치는 부식 현상의 영향을 규명하기 위하여 접합부 계면의 표면조도와 피접합물의 하나인 복합재료의 적층 각도의 변화에 따른 피로실험을 수행하였으며 유한요소해석을 통하여 얻은 경계면 응력 분포와 비교, 분석하였다.
본 연구는 접착조인트의 파손모드 및 파손강도 연구를 위해 단일 겹침 시편(Single lap shear joint)을 이용하여 해석을 실시하였다. 알루미늄과 스틸, Araldite 접착제를 이용, 시편을 제작하여 인장시험을 진행하였으며 시험데이터를 이용, 유한요소해석 결과와 비교 분석하였다. 알루미늄과 스틸, 접착제 모두 비선형해석을 통해 정확한 거동을 묘사하고자 하였다. 시험결과 파단강도는 Overlap length와 Width가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였다. 또한 이종재료 조인트의 경우 동종재료 조인트와 비교 시 10~17% 정도의 파손강도 증가를 보였다. 이는 강성이 강한 스틸을 함께 사용함으로써 판재의 굽힘변형이 줄어들고 이를 통해 본드의 응력집중을 막는 효과를 가져왔기에 나타난 현상으로 분석된다. 유한요소해석을 통한 응력분포 및 변형률 분포를 분석한 결과 동종재료의 경우 본드 양 끝단, 이종재료의 경우 강성이 약한 판재와 가까운 부분에서 집중이 발생하였다. 응력집중 및 파손의 주요 인자를 확인하기 위해 본드의 각 성분 별 응력 값을 측정해 본 결과 1-3방향 전단응력 이 파손의 가장 큰 인자로 분석되었다.
Since the surface roughness of adherends affects much the strength of adhesivelybonded joints, the effect of surface roughness on the fatigue life of adhesively bonded tubular single lap joints was investigated analytically and experimentally by fatigue torsion test. The stiffness of the interfacial layer between adherends and adhesive was modeled as a normal statistical distribution function of surface roughness of adherends. From the investigation, it was found that the optimum surface roughness of adherends for the fatigue strength of tubular single lap joints was dependent on bondthickness and applied load.
파이프는 기계, 전자, 전기, 플랜트 등 많은 산업 분야에서 응용기기로 널리 사용되고 있으며, 소방, 화학 등 안전 관련 분야에서도 널리 사용되고 있다. 제품의 다양화에 따라 배관 분야에서도 기술의 중요성이 높아지고 있다. 특히 기존 동관을 스테인리스강으로 변경하는 경우 구조해석이나 유동 해석을 통해 안전성과 유동특성을 평가할 필요가 있다. 자체 개발한 일체형 인서트형 커넥터인 6.35 소켓 모델의 유동 안전성은 CFD 해석을 이용하여 유동유발진동(FIV)평가 과정의 4단계를 통해 진행하였다. 배관계 벽면에 작용하는 압력변동의 진폭은 3,780Pa이하의 수준으로 형성되며, 이는 냉매 배관의 운전압력이나 설계응력과 비교했을 때 매우 작은 수준의 압력으로, 난류에 의한 진동이 배관의 구조안전성에 미치는 영향은 미미한 수준인 것으로 나타났다.
본 연구에서는 단일겹치기 접착 체결부에 대한 유한요소해석을 통해 요소의 조밀도 및 유한요소의 종류에 따른 접착 층의 변형률 분포를 Tsai의 시험치 와 비교하여 분석하였다. 이를 위해 접합부재의 길이방향, 접착체결부의 길이방향, 접합부재의 두께방향, 접착 층의 두께방향 및 조인트의 폭방향의 요소 조밀 도를 변화시켰다. 또한, 솔리드, 쉘 및 평면 변형률 요소에 따른 효과도 분석하였다. 해석은 단일 겹치기 접착 체결부의 대변형을 고려하기 위한 기하학적 비선형 해석을 수행하였다. 이를 통해 솔리드 요소를 적용할 경우 접착부재의 길이방향으로의 요소 수는 최소 2개 이상이면 해석의 신뢰도를 확보할 수 있음을 확인할 수 있었다. 쉘 요소의 겨우 x/c=1에서 수직 변형률의 시험결과와 22.8%의 오차를 보였으나, 전단응력의 경우에는 1.67%로 시험치와 거의 일치하였다.
본 논문은 스토리 데이터베이스를 가지고 사용자의 검색에 따라 유사도가 높은 스토리를 보여주는 서비스인 <스토리헬퍼>에서, 사용자의 검색 기록을 분석하여 사용자의 창작성향을 데이터베이스 상의 스토리와 비교하여 살펴보고 검색방법의 개선이 필요한 부분에 대해서도 고찰한다. 검색을 위한 질의-답변 정보를 공간적으로 투영한 스토리맵의 개념을 제안하고 이를 이용하여 질의어를 최소화하는 새로운 검색 UI를 제안한다. 사용자는 스토리맵을 이용하여 전체적인 스토리 분포를 한눈에 보면서 원하는 성향의 스토리를 탐색함으로써 빠르고 직관적으로 원하는 스토리를 찾을 수 있다.
섬유강화 복합재료는 적층각도와 적층순서에 따라 이방성을 가지기 때문에, 복합재료가 튜브형 접합부의 피접착체로 사용될 경우 지금까지 많이 수행된 등방성 피접착체를 가지는 접합부에 대한 해석을 통하여 복합재료 접합부의 거동을 예측하는 것은 한계가 있다. 본 연구에서는 접착제의 비선형 거동을 고려하여 복합재료 피접착체를 가지는 튜브형 접합부에 대한 비선형 해석을 수행하였다. 먼저 적층 복합재료 튜브에 대한 해석을 수행하였고, 이를 바탕으로 튜브형 접합부에 대한 비선형 방정식을 유도하였으며, 접착층의 응력 분포 및 접합부의 토크전달능력을 계산하였다. 복합재료 튜브의 적층순서와 접착길이가 접착층의 응력 분포 및 토크전달능력에 어떤 영향을 미치는 지 살펴보았으며, 또한 비선형 해석과 선형해석의 차이점을 비교하고 분석하였다.
심층신경망 기반 하이브리드 유한요소해석을 위한 조인트 모델 방법 구축을 소개한다. 트렉터의 앞차축에서 다양한 체결 조건에 의해 유발되는 복잡한 거동 상태를 가지는 볼트와 베어링의 재료 모델을 심층신경망으로 대체했다. 볼트는 6자유도를 갖는 1차원 티모센코 빔 요소를 이용했고, 베어링은 3차원 솔리드 요소를 이용했다. 다양한 하중 조건을 바탕으로 유한요소해석을 한 뒤, 모든 요소에서 응력-변형률 데이터를 추출하고 텐서플로를 이용하여 학습시켰다. 신경망 기반 유한요소해석을 할 때 추출된 데이터를 바탕으로 학습된 심층신경망은 ABAQUS 서브루틴 안에 포함되어 현재 해석 증분의 응력을 예측하고 접선강도행렬을 계산할 수 있게 했다. 학습된 심층신경망 조인트 모델의 일반화 성능은 훈련에 사용되지 않은 새로운 하중 조건에서 해석하여 검증하였다. 최종적으로 이 방법을 이용하여 심층신경망 기반 앞차축 해석을 진행하고 응력장 분포를 검증했다. 또한, 실제 트렉터의 3점 굽힘 실험 결과와 비교하여 심층신경망 기반 해석의 타당성을 검토했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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