• 대한기계학회논문집A
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• 제20권11호
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• pp.3424-3432
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• 1996

For mechanical system operating at high temperature, damage due to the interaction effect of creep and fatigue plays an important role. The objective of this paper is to develop a modified creep-fatigue damage model which separately analyzes the pure creep damage for hold time and the creep-fatigue interaction damage during startup and shutdown period. The creep damage was calculated by the general creep damage equation and the creep-fatigue interaction damage was calculated by the modified equation which is based on the frequency modified strain range method with strain rate term. In order to verify the proposed model, a service of high temperature low cycle fatigue tests were performed. The test specimens were made from inconel-718 superalloy and the test parameters were wave shape and hold time. A good agreement between the predicted lives based on the proposed model and experimentally obtained ones was observed.

• 한국지진공학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.1-8
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• 2006

본 논문에서는 교량 모니터링 시스템의 일부분으로 서해대교에 설치된 교량 하중측정 시스템(BWIM system)으로부터 획득한 신호를 분석하여 통행차량의 정보를 추출하기 위한 알고리즘의 개발과정과 이를 위해 수행한 현장 차량주행시험에 대하여 기술하였다. 개발된 BWIM 시스템은 포장층에 매설하는 축감지기가 없는 형태로, 바닥판과 가로보에 설치된 변형률계로부터 측정한 시간이력 변형률신호만을 이용하였다. 이들 측정신호로부터 추출하고자 하는 차량의 정보는 통과차로, 통과속도, 차 축수 및 총 중량이며, 이들 정보의 추출을 위해 패턴인식기법의 일종인 인공신경망(Aritificial Neural Network, ANN) 기법을 사용하였다. 현장 차량주행시험을 통하여 기지차량 및 미지차량 통행시의 BWIM 응답 데이터를 측정하였으며, 이들 실측데이터를 사용하여 인공신경망의 학습 및 성능검증을 수행하였다. 개발된 기법을 사용하여 추출되는 차량의 정보들은 현재의 교량상태 및 피로수명 평가시 활용될 수 있을 것이며, 향후 설계트럭 하중모델의 개정시 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국추진공학회지
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• 제14권4호
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• pp.39-45
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• 2010

자주포 또는 원자로와 같은 두꺼운 실린더는 압력용기 내부에 유익한 잔류 압축응력을 유도하여 작용압력과 피로수명을 증가시키도록 자긴 가공되고 있다. 자긴가공도가 증가하면 구멍에서 압축잔류응력의 크기도 증가한다. 본연구의 목적은 ASME 코드에 의해 적용된 Kendall 모델을 이용하여 고강도 SCM440 강의 정확한 잔류응력을 예측하는 것이다. SCM440 후육실린더의 내부에 유압이 적용되고 30% 변형률까지 자긴 가공하였다. 자긴가공된 시편은 전해연마하고 X-ray 회절법을 이용하여 정확한 잔류응력을 산출하도록 하였다. 그리고 주사전자현미경을 이용하여 자긴가공에 의해 소성변형된 표면층을 분석하였다. 측정한 잔류응력과 계산된 결과를 비교하여 약간의 차이는 있으나 비교적 서로 잘 일치하고 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.799-808
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• 2008

국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.