현재 도시철도 레일의 노후화로 인한 레일표면결함이 증가하고 있으나 국가에서 제정된 궤도성능평가에 관한 세부지침에서 레일표면손상을 기술자의 육안, 간단한 측정 도구로 점검을 수행하는 실정이다. 주기적인 선로순회작업 및 육안점검을 통해 레일표면의 결함을 발견하는 것은 매우 중요하다. 그러나 점검자의 주관적 판단에 의해 레일표면의 결함의 경중을 평가하는 것은 레일 내부의 손상을 예측하기에 상당한 제약이 따른다. 본 연구에서는 레일표면손상에 따른 레일내부 균열특성에 관한 연구로서 현장측정에서는 레일표면 손상개소를 선정하여 가속구간 및 제동구간의 노후레일 시료를 채취하여 레일표면손상 상태를 평가하고자 전자주사현미경(SEM)을 이용하여 균열특성을 분석하였다. 분석결과, 주행 중인 열차로 인해 발생하는 균열 메커니즘과 레일표면방향으로 올라오는 각도로 균열이 발생하는 가속구간의 균열특성을 실험적으로 입증하였다.
위상잠금모드가 적용된 적외선열화상 시험법은 열전도도가 큰 재료에서 결함의 검출능력을 향상시키기 위해 개발되었으며, 기존의 적외선열화상 기법에 비해 우수한 결함 검출능력을 보이는 것으로 알려져 있다. 따라서, 본 연구에서는 원전 배관 감육결함 검출에서 위상잠금모드 기법의 적용 효과를 살펴보기 위해서, 감육결함이 가공된 배관 시편을 대상으로 위상잠금모드를 적용하여 적외선열화상 시험을 수행하였다. 시험 결과로부터 감육결함에 대한 위상이미지를 얻고, 이것을 기존의 적외선열화상시험법으로 구한 열화상이미지와 비교하였다. 비교 결과, 위상잠금모드의 적용이 감육결함에 대한 형상 결정 능력을 향상시키는 것을 확인하였다. 이러한 개선 효과는 폭과 길이가 작거나 경계가 경사진 감육결함에서 뚜렷하였다. 그러나, 깊이가 얕은 감육결함의 검출능력은 크게 향상되지 않았다.
다양한 산업분야에서 사용되는 압력용기는 발전설비의 70~80%를 구성하는 설비구조물로써 유속에 의한 감육결함 현상이 발생할 수 있으며 내부결함 측정이 설비의 안전진단 평가에 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 광계측 응용 비파괴검사 기술인 전단간섭법을 이용하여 압력용기의 비접촉 비파괴평가를 통한 발전설비의 안정성 확보와 신뢰성 향상에 있다. 이를 검증하기 위하여 압력용기에 임의의 결함을 가공하여 배관 순환 시스템을 적용한 내부의 온도 변화와 압력 변화에 따른 내부결함 계측 및 면외 변형량 계측에 대하여 실험과 해석을 수행하였다. 본 연구를 통한 결함의 존재 유무를 구분할 수 있도록 하는 가장 중요한 요소는 결함 두께, 폭 및 결함길이라 할 수 있으며 결함 두께, 폭, 길이가 커질수록 변형랑도 커짐을 확인할 수 있었다. 따라서 전단간섭법을 이용한 압력용기의 내부결함을 사전에 측정하여 배관의 신뢰성과 건전성을 확보하는데 주요할 것으로 보인다.
The wall thinning phenomenon of pipes was simulated as metal loss due to erosion and corrosion. Such wall thinning defects in the pipes of power plants are a very important safety consideration. In this study, we analyzed wall thinning defects that occurred by weld bead of weld zone of boost pump recirculation pipe. From the results of the analysis of pipe failures, numerical analysis was performed by Fluent v6.3.26 using the standard k-$\varepsilon$ model of the weld bead shape, such as an elliptical or a spherical shape, on the inner wall of the pipe. Using the results obtained, we showed the overlap effect by cavitations corrosion and erosion-corrosion at the bottom of the wall-thinning defect.
Surface deflections have a great effect on the external appearance of automobiles. Usually, they are occurred on large flat panels containing sudden shape changes and of very small size about $\pm$30$\sim$300$\mu$m. Since the current numerical method is not sufficient for predicting these defects, the correction of these defects still depends on trial and error, which requires a great deal of time and expense. Consequently, developing the numerical method to predict and prevent these defects is very important far improving cosmetic surface qualities. In this study, an evaluation system that can analyze surface deflections using numerical simulation and a visualization system are reported. To calculate the surface deflections numerically, robust algorithms and simulation methodologies are suggested and to visualize them quantitatively, the curvature variation algorithm is proposed. To verify the developed systems, the experimental die of the handle portion of exterior door is analyzed. The results showed that the experimental and simulational visualization are in good agreement. Compensation methods to correct the surface deflections are also tested. The evaluation system proposed in this paper could be used to predict and minimize the occurrence of surface deflections in die manufacturing.
Oil filters for vehicular parts are used under high and low temperatures as the engine is cooled, and defects can be generated with repeated changes in the operating environment and with changes in the shape, such as very high internal losses for the bolts. Visually checking for defects inside a bolt is impossible. Nondestructive evaluation methods such as eddy current testing (ECT) are recommended as a more effective way to examine inside a bolt and detect surface defects in a short amount of time. In this study, the fit bobbin coil eddy current probe was applied to checking the bolts. The bolt parameters were calculated by using a COMSOL analysis program to obtain parameters for professional interior design and fault diagnosis.
Insulators used in overhead transmission lines are continuously exposed to a number of mechanical and electrical stresses owing to external environmental factors, resulting in corrosion, reduction in durability, and deterioration. Widely used porcelain insulators are fabricated with cement and porcelain and are especially common in Korea. Changes in the hardness and chemical reactivity of the cement increase the leakage and fault currents and increase the possibility of flashover due to insulation breakdown. Therefore, it is important to evaluate the durability and defects of porcelain insulators. Studies on the reliability of various evaluation methods are needed to prevent accidents by accurately determining the replacement timing and potential defects in porcelain insulators. In this study, the hardness of the cement part of the porcelain insulator was measured using the Vickers hardness test and its composition was analyzed by energy dispersive spectroscopy and X-ray diffraction analysis. The performance of the insulators was compared in two different regions with varying climatic conditions. This study presents an evaluation method of the defects in porcelain insulators by measuring humidity, which can also be used to assess the reliability of the insulators.
This paper is concerned with defects detection and evaluation of heat affected zone (HAZ) in austenitic stainless steel type 304 by ultrasonic wave and neural network. In experiment, the reflected ultrasonic defect signals from artificial defects (side hole, vertical hole, notch) of HAZ appears as beam distance of prove-defect, distance of probe-surface, depth of defect-surface on CRT. For defect classification simulation, neural network system was organized using total results of ultrasonic experiment. The organized neural network system was learned with the accuracy of 99%. Also it could be classified with the accuracy of 80% in side hole, and 100% in vertical hole, 90% in notch about ultrasonic pattern recognition. Simulation results of neural network agree fairly well with results of ultrasonic experiment. Thus were think that the constructed system (ultrasonic wave - neural network) in this work is useful for defects dection and classification such as holes and notches in HAZ of austenitic stainless steel 304.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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