열 여섯개의 절리 면을 가진 석고 시편을 제작, 일축 압축 실험을 하여 관측된 결과를 절리 면이 두 개 및 세개 가진 시편의 실험 결과와 비교하였다. 그 결과 다중 절리면(열여섯 면)에서 관측된 익형(翼形)크랙, 이차 크랙, 연절리 (連節理) 유형은 절리가 두 개 및 세 개를 가진 시험체와 비슷한 형상을 보였다. 익형 크랙은 절리면과 일정한 각도를 유지한 상태에서 시작하여 안정적으로 진전, 최대 압축응력 방향으로 발달하였으며 이차 크랙 또한 안정적인 진전 양상을 보였으나 높은 하중 상태에서 이차 크랙은 불안정한 진전을 보이며 연절리 현상을 보였다. 이차 크랙의 종류로는 유사 공면(共面) 및 사면(斜面) 이차 크랙이 관측되었다. 연절리 현상은 익형 크랙과 이차 크랙에 의한 절리면의 연결로 나타나며 본 실험에서 네 종류의 연절리 현상이 관측되었다. 관측된 연절리의 발생 형태, 익형 크랙 및 이차 크랙의 초기 발생 응력은 절리면의 간격, 연속성, 경사각, 단선(短線)각도와 절리면의 배열과 관련이 있다.
본 논문에서는 탄소/탄소 브레이크 디스크의 시험 운용중에 키 슬롯부위의 하중지지부와 마찰재 사이에서 발생하는 크랙의 안정성에 대한 연구를 수행하였다. 이렇게 발생한 디스크 크랙의 안정성을 판별하기 위하여, 발생한 여러 가지 모양의 크랙에 대하여 충격을 고려한 반복하중실험 수행하였다. 또한 유한요소해석을 수행하여 크랙 팁(tip)의 음력집중현상과 진전가능성을 살펴보았다. 이와 같은 방법으로 디스크가 안정함을 확인하였다.
본 논문에서는 불규칙 하중을 받는 부재에 대한 연구의 고초로서 간단한 응력 모델을 설정하고 이들 변동응력이 가해지는 시기를 명확히 구분하여 크랙전파곡선의 거동을 고찰하였다. 특히 부하되는 응력 진폭의 크기에 따라서 크랙선단부의 미시적 인 변화의 크기가 다르고 이로인하여 크랙전파에 대한 피해의 정도가 달라진다고 하면 크랙전파의 지연 및 가속현상이 나타날 것이 예측이 되고 따라서 이때 나타나는 피해 정도의 크기를 미소 경도치로 환산하여 그것과 피로크랙 전파 특성과를 비교 검토 하 였다.
본 논문은 구멍 또는 이종 재료들로 채워진 구멍들 사이에 전파화는 피로 크랙의 거동을 연구한다. 중앙 크랙의 선단이 구멍의 중심선 가까이에 도달할 때 중앙 크랙은 멈추고 작은 크랙이 구멍이나 다른 이종 재료들로 채워진 구멍 주위로부터 발생하여서 최종 파단에 이르게 된다. 다른 이종 재료들 가까이에서의 중앙 크랙의 역학적 거동들이 또한 조사된다. 이러한 크랙이 진행하여 파괴에 이르는 현상을 컴플라이언스법으로 연구한다.
철도차량의 차륜에서 발생하는 크랙은 표면으로부터 개시하는 표면크랙, 내부에서 개시하는 내부크랙으로 나눌 수 있고, 이들 크랙은 철도의 안전운행에 위험요소가 된다. 그러므로 이들 크랙의 성장수명 판단은 매우 중요하다. 본 연구에서는 철도차륜의 표면크랙 및 내부크랙의 응력분포상태, 변위 및 성장수명을 연구하였다. 특히 내부 및 표면크랙에 대해 유한요소해석을 실시하여 크랙선단의 응력상태, 변위, 응력확대계수를 찾아내었고, 이를 바탕으로 Paris 공식을 사용하여 성장수명을 예측하였다.
본 논문에서는 불균일한 표면을 갖는 다결정형 솔라셀에서의 마이크로 크랙 검출을 위한 개선된 비등방 확산 모델 기반의 불량 검출 기법에 대해서 다룬다. 산업용 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 CCD 센서의 특성으로 인하여 대각선 방향으로 발생한 마이크로 크랙의 밝기가 일정하지 않게 표현되는 경우가 발생한다. 이와 같은 특징으로 인하여 기존의 비등방성 확산 모델 기반의 마이크로 크랙 검출 알고리즘에서 충분한 반복확산이 이뤄지지 않을 경우, 대각선 방향으로 발생한 마이크로 크랙을 불연속적으로 검출하는 단점을 가지고 있다. 그러나 확산 횟수가 증가할수록 전체 알고리즘 수행 시간이 증가하며, 실제 마이크로 크랙보다 두껍게 검출하는 경향이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 기존의 동서남북 방향 기울기를 이용하는 비등방 확산 모델에 확장된 대각선 방향의 기울기를 추가로 적용하였다. 제안된 방법은 십자방향의 기울기와 확장된 기울기를 비교하고, 보다 큰 값을 확산계수 함수에 적용하는 방법이다. 이는 대각선 방향으로 발생된 마이크로 크랙의 정보를 반영하기 위한 것이다. Tsai et al.의 방법과 Ko and Rheem의 방법과 비교실험 한 결과, 본 논문에서 제안된 알고리즘이 기존에 제안된 알고리즘에 비하여 적은 반복횟수에서 마이크로 크랙을 우수하게 검출하는 것을 확인했다. 또한 기존 알고리즘에 비하여 실제 마이크로 크랙과 유사한 두께로 검출하는 것을 확인했다.
국내외에서는 크랙실링 공법의 이점 및 도로면 유지보수 공사의 위험 요소를 인식하여 90년대 초반부터 크랙실링 자동화 장비 개발을 위한 연구를 진행하여 왔다. 기존 문헌 고찰과 도로면 크랙실링 자동화 장비(Automated Pavement Crack Sealer; APCS)의 실험실 및 현장 실험 결과, 도로면에 존재하는 크랙 네트워크를 자동으로 탐지하고 모델링하는 과정의 속도와 정확성을 향상시키는 것은 개발된 크랙실링 자동화 장비의 실용화를 위해 매우 중요한 요인으로 인식되었다 그러나, CCD 카메라를 통해 습득된 도로면 영상에서 크랙 네트워크를 완전 자동으로 인식하는 기술은 일반적인 영상 인식 분야에서 보다 외부 환경적인 요인으로 인해 낮은 인식률을 가지고 있다 본 연구를 통해 기존에 개발된 APCS 머신비전 알고리즘의 경우 도로면 영상의 환경 요인에 의해 발생된 문제점들을 많이 해결하였으나 실용화 단계에서 요구되는 크랙 인식률에는 도달하지 못하였다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존 APCS 머신 비전 알고리즘의 완전 자동화 방식 크랙 탐지 및 모델링 알고리즘의 문제점을 분석하고 신경망 학습 기법을 이용한 크랙 인식 알고리즘을 개발하는 것이다.
일반적으로 암반에는 크고작은 크랙들이 많이 분포하고있다. 이들 크랙들은 그 암반의 역학적 거동에 크게 영향을 미친다는 것은 알려진 사실이다. 본 연구에서는 암반의 역학적 거동에 미치는 크랙의 기하학적 영향과 그 크랙에 집중하는 응력의 크기가 해석되었다. 이를 위해, 모델실험으로서 여러 크랙셀을 가지는 모르타르 공시체를 제작하였으며, 이들 공시체을 가지고 일축압축실험을 실시하였다. 실험도중 크랙의 발생과 지전을 직접 그리고 연속적으로 관찰하기위해 비데이시스템이 설치되었다. 또한 응력-변형 곡선 역시 퍼스날 컴퓨터에의해 기록되었다. 이들의 수치해석은 유한요소법과 균질화 이론에 의해 해석되었다.이들 해석친느 암반중에 분포하는 크랙의 진전 메카니즘과 역학성을 정량적으로 잘 설명해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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