For making an application in construction parts of the composite material's complicated theory needs to accumulation of data by the help of study and experiment(demonstrate). Thus, this study is conducted research and analysis about the Influence of repeated loading cycles on Strength Ratio of the high quality material which is Carbon/Epoxy Composite Laminates through the test of tensile and fatigue Characteristics, based on it, construction engineers will can apply composite materials to construction technical without difficulty.
복합재료가 항공기 구조물 및 기계부품 등에 폭 넓게 적용됨에 따라, 복합재료 구조물에서 가장 취약한 복합재료 체결부의 설계는 매우 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 본 논문에서는 기계적으로 체결이 된 단일 및 다중 핀 하중을 받는 복합재료 평판에서 응력분포에 대한 해석적인 연구를 수행하였다. 또한, 기계적체결부인 핀과 구멍간에서 접촉 문제를 다루기 위하여 접촉응력해석을 이용한 유한요소 모델이 사용되었으며, 응력분포를 정량적으로 비교하기 위하여 무차원화한 응력집중계수를 이용하였다. 단일 핀 하중을 받는 경우에 대하여 적층순서, 원공의 지름에 대한 평판 폭의 비 (W/D ratio), 원공의 지름에 대한 끝단에서 원공까지의 길이의 비 (En ratio), 마찰계수, 와셔의 조임력 등에 대한 영향을 알아보았으며, 다중 핀 하중을 받는 경우에 응력집중계수를 이용하여 핀의 개수, 피치, 열의 개수, 열 간격 및 원공의 배치형상의 영향에 대하여 알아보았다. 단일 핀 하중을 받는 경우에 대한 결과로부터, DBLT (Double-Bias-Longitudinal Transverse) 복합재료 평판에서 응력이 가장 민감하게 나타나는 것을 알 수 있었고, 원공의 지름에 대한 평판 폭의 비와끝단에서 원공까지의 길이의 비에 따른 응력의 변화가 민감하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 다중핀 하중을 받는 경우에 대한 응력해석의 결과로부터, 원공이 2열로 배치된 복합재료 평판에서 응력집중현상이 가장 적게 일어나는 것을 확인하였다. 이러한 해석을 통하여, 체결부에서 나타나는 응력분포로부터 복합재료 평판에서의 파손형태를 예측할 수 있다.
본 논문에서는 소형풍력발전시스템 블레이드 제작에 사용되는 복합재료의 피로수명 데이터에 대한 통계적 해석을 위하여 다양한 확률분포 모델의 적합성에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 삼축 유리섬유강화 복합재료를 대상으로 0$^{\circ}C$, 45$^{\circ}C$ 및 90$^{\circ}C$ 의 하중방향에 대한 인장시험을 실시하였다. 또한 상기의 하중방향에 대하여 4 수준의 피로응력준에서의 피로시험을 수행하였다. 이를 통하여 획득한 피로수명 데이터를 대상으로 1) 전체 적합성, 2) 끝단 적합성 및 3) 피로물리 일치성의 기준을 이용하여 2 모수 Weibull, 3 모수 Weibull, 정규 및 대수정규분포의 적합성을 평가하였다. 또한 피로수명의 분산에 대한 하중방향 및 피로응력의 영향 역시 검토하였다.
압전필름센서는 복합재 구조물의 저속충격응답을 관측하기에 우수한 특성을 지니고 있다. 본 연구에서는 Gr/Ep 복합재 적층판이 손상이 발생할 수 있을 정도의 충격에너지를 받았을 때 압전필름센서 신호를 이용하여 충격거동을 모니터링할 수 있는 가능성에 대하여 고찰하였다. 손상이 발생하지 않는 저에너지 충격조건부터 국부적인 손상을 유발할 수 있는 충격조건까지 압전필름센서가 부착된 Gr/Ep 복합재 적층판에 대하여 16가지의 저속충격시험을 수행하였다. 세 가지 조거의 충격시험에서 기지균열 및 층간분리 등의 국부적인 손상이 발생하였으나, 충격력과, 변위, 변형률, 압전센서 신호와의 관계를 이용한 선형해석 모델을 사용하여 충격하중에 의한 복합재 적층판의 응답을 예측하는 정방향 문제와 압전센서 신호로부터 충격력을 복원하는 역방향 문제에서 시험과 해석 결과는 비교적 잘 일치하는 경향을 보였다. 복원된 충격력으로부터 국부적인 손상이 발생할 정도의 충격까지는 압전필름센서 신호를 이용하여 충격력을 정확히 복원할 수 있음을 확인하였다.
섬유금속 적층판(FMLs)은 손상허용도를 향상시키고 무게를 줄이는데 적합하여 항공우주 응용의 신소재로 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 우선 섬유와 알루미늄을 이용하여 적층판을 제조하여 인장시험을 수행 후 FMLs의 기계적 물성을 평가하였다. 또한 알루미늄과 섬유적층의 변화를 주어 낙추충격시험기(Drop Weight Impact Tester)를 이용하여 저속충격하에서 낙추 높이를 조절하여 각 종류의 시험편 마다 충격시간에 따른 하중과 충격흡수에너지를 각각 비교하였다. 추가로 유한요소해석을 이용하여 시험조건과 동일 조건하 인장과 충격거동해석을 수행한 결과를 실험치와 비교하여 실험과 이론해석이 잘 일치함을 보였다.
본 논문에서는 유효 면적의 제한이 있는 복합재 적층판의 탄도한계속도를 예측하였다. 탄도한계속도를 예측하기 위해 정적압입 관통실험과 고속충격 실험 그리고 준실험식을 이용하였다. 정적압입 관통실험을 통해 하중-변위 데이터를 취득하고 이를 이용해서 관통에너지를 측정하였다. 고속충격 실험을 통해 실제 관통 속도 및 관통 에너지를 측정하였다. 정적압입 관통실험과 고속충격 실험을 통해 구한 에너지를 이용해 준실험식을 만들고, 준실험식과 고속충돌 실험결과와 비교해 보았다. 위 방법을 이용해 탄도한계속도를 예측하였고 정적압입 관통 실험과 준실험식에 의한 탄도한계속도 예측의 타당성을 확인하였다.
유리 섬유 강화 플라스틱 직교적층판의 내부층과 표피층의 길이방향 변형률을 삽입된 절대변형 외부 페브리 페로 간섭 센서를 이용하여 측정하였다. 투과식 광학현미경을 이용하여 삽입된 A-EFPI 센서 주위의 파손거동을 관찰하였다. 시험편 표면부의 변형률 측정을 위해 포일 형식의 스트레인 게이지를 시험편 아래 위 표면부에 부착하였다. 또한 삽입된 A-EFPI 센서로 측정한 내부층과 표피층의 길이방향 변형률 값은 스트레인 게이지로 측정한 시험편 표면의 변형률 값 보다 다소 크게 나타났다. 균일 응력 모델을 기초로 한 3차원 유한요소해석을 통해 실험 결과의 타당성을 확인하였으며 내부층의 큰 변형률은 많은 횡단형 균열의 발생을 야기시켰는데 이로 인해 내부층에 삽입된 광섬유센서의 고장시 변형률이 급격히 낮아졌다.
The problem of layup optimization of the composite laminates involves a very complex multidimensional solution space which is usually non-exhaustively explored using different heuristic computational methods such as genetic algorithms (GA). To ensure the convergence to the global optimum of the applied heuristic during the optimization process it is necessary to evaluate a lot of layup configurations. As a consequence the analysis of an individual layup configuration should be fast enough to maintain the convergence time range to an acceptable level. On the other hand the mechanical behavior analysis of composite laminates for any geometry and boundary condition is very convoluted and is performed by computational expensive numerical tools such as finite element analysis (FEA). In this respect some studies propose very fast FEA models used in layup optimization. However, the lower bound of the execution time of FEA models is determined by the global linear system solving which in some complex applications can be unacceptable. Moreover, in some situation it may be highly preferred to decrease the optimization time with the cost of a small reduction in the analysis accuracy. In this paper we explore some machine learning techniques in order to estimate the failure of a layup configuration. The estimated response can be qualitative (the configuration fails or not) or quantitative (the value of the failure factor). The procedure consists of generating a population of random observations (configurations) spread across solution space and evaluating using a FEA model. The machine learning method is then trained using this population and the trained model is then used to estimate failure in the optimization process. The results obtained are very promising as illustrated with an example where the misclassification rate of the qualitative response is smaller than 2%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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