증기발생기 세관의 결함을 정량적으로 평가하기 위해서 신경회로망과 전자기 유한요소 모델링을 사용한 모델링기반 와전류 신호해석기법을 개발해왔다. 본 연구에서는 개발된 신호해석 기법을 검증하기 위해서 실제로 얻어진 와전류 신호를 해석하였다. 유한요소 모델링을 이용하여 생성된 모사 와전류 신호로 데이터베이스를 구성하였으며, 이들을 사용하여 PNN 분류기와 BPNN 크기 산정 신경회로망을 학습시켰다. 축대칭 가공 결함에서 실험 와전류 신호를 획득하였으며, 이 신호를 신경회로망에 입력시켜서 신호를 해석하였다. 신호 해석 결과는 매우 우수하여, 모델링을 이용하여 개발한 신호해석기법은 실제 와전류 신호 해석에 활용할 수 있음을 알았다.
초저온 액화가스인 LNG의 저장탱크에 사용되는 9% 니켈강은 Inconel 혹은 Hastelloy 계열 용접봉을 사용하여 용접되며, 용접부는 저합금강과 오스테나이트 스테인리스강의 이종금속 용접부와 유사한 특성을 가지고 있다. 용접부에 대한 방사선투과시험 시 용접조건에 따라 밴드형태의 지시가 방사선투과 필름 상에 나타나곤 한다. 따라서 본 연구에서는 이에 대한 해석을 위하여 재료, 방사선투과시험, 초음파탐상시험, 액체침투탐상시험 및 조직시험을 통하여 의사지시 여부를 확인하였으며, 방사선투과시험 해석 및 밴드형태 지시의 발생 원인을 제시하였다.
This study presents experimental results of sloshing phenomenon done on rectangular box. A simple harmonic excitation was done on the box. Two kinds of filling ratio, 20% and 30% of height, were tested. A total of 15 pressure sensors were installed to monitor the impact pressure. Each test was repeated for 20 times to ensure the repeatability. The high speed camera captured the flaw filed and the corresponding pressure were synchronize with video signal so that the video image can help the interpretation of the impact pressure. The two filling ratio made difference in the flaw characteristic and impact pressure. The use of high speed camera made it possible to understand the bubble generation mechanism. The pressure time histories were presented.
원자력발전소 터빈 계통의 손상중에서 blade의 파손에 따른 원전의 불시 정지가 발생함에 따라 blade 균열 검출을 위한 초음파 검사의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 터빈 blade root부 결함 탐지를 위한 초음파검사 방법은 그 형상의 복잡성으로 인하여 검사 기술이 아직 확립되지 자아 검사의 신뢰성 확보에 대한 많은 연구가 요망되고 있다. 본 연구에서는 터빈 blade에 인공 결함을 가공한 다음 초음파 검사시 복잡한 형상을 가진 blade root부 구멍 주위의 결함 검출 능력, skew angle 영향, 실제 결함과 기하학적 신호사이의 신호 구분에 대한 내용를 조사하였으며, 또한 RF 신호수집, 해석을 통하여 신호 분류 특성에 대한 연구도 병행하였다. 실험 결과 pin hole 주위의 초음파 균열 탐지를 위하여 인공 결함이 있는 blade 시편을 이용함으로 결함 검출을 위한 최적 검사조건의 도출이 가능하였고, blade의 복잡형상에 기인한 기하학적 영향을 줄이기 위해서는 skew angle 이 필수적인 것으로 나타났다. 따라서 본 연구 결과를 적용하면 blade root부위의 내부 균열 탐지를 위해 blade 를 해체함이 없이 현장 검사의 신뢰도를 제고할 수 있다.
This paper presents a new eddy current testing system for inspecting tubes of steam generator in nuclear power plant. The proposed system adopted embedded expert system concept to automate tasks of the inspection such as inspection planning and flaw signal interpretation, and integrated all the tasks into a client/server type computing architecture using database management system. Therefore, human factor errors occurred during inspection could be minimized and the inspection data could be transferred in real-time. As a result, we can increase the level of inspection confidence and the productivity of a personal inspector. A prototype of the proposed system has been developed for 5 years and the test operation has been performed in domestic nuclear power plants.
초음파 검사 방법은 여러 가지 물질들의 흠집이나 틈새, 그리고 티끌 등을 감지해내는데 널리 쓰이고 있다. 그 중 초음파 신호를 분석하는 절차는 전체의 신호처리 과정에서 아주 중요한 역할을 담당하고 있다. 많은 초음파 신호처리와 신호분류의 방법들이 제기 되었는데 그 중 가장 널리 쓰이는 방법은 신호들의 특징 공간상에서 그 특정의 성분들을 추출해내고 그 후 신경망 네트웍을 통한 분류 방법을 이용하여 초음파 신호들을 구별해 내는 방법이다. 이 논문은 기존의 신호 분류 체계와는 다른 대체 신호 분류법을 제시하고 있는데 이것은 최소 평균 제곱 (LMS) 알고리즘을 이용하여 핵 전력 발전소에서 쓰이는 증기 발생기 튜브로부터 감지되어진 초음파 비파괴 검사 신호 (ultrasonic nondestructive evaluation signal) 을 분류해내는데 쓰일 수가 있다 이 초음파 비파괴 검사 신호는 튜브내의 흠집이나 틈새로부터 감지되어진 신호일수도 있고 또는 튜브내의 침전물에 의해서 발생된 신호일 수도 있는데 이 두가지 신호는 매우 유사하기 때문에 반드시 분류를 해내어 침전물에 의한 신호일 경우는 무방하지만 흠집이나 갈라진 틈새에서 나오는 신호일 경우는 더 이상의 오염이나 사고 등을 방지하기 위해 수리 또는 교체 등의 후속 조치로 이어져야 한다. 이러한 절차를 밟기 위하여 증기 발생기 튜브의 내부에서의 초음파 센서로부터 증기 발생기 튜브 사이의 거리를 측정하는데 모델링 기법에 기반한 deconvolution 방법이 제시되었고 여기서 나온 결과가 정리, 분석되었다 이 방법은 space alternating generalized expectation maximization (SAGE) 알고리즘을 이차원 미분 파라미터인 Hessian의 사용으로 인하여 수렴 속도가 빠른 Newton-Raphson 알고리즘과 함께 병행 사용하여 초음파 신호의 초점 도달 시간과 그 크기를 측정하여 초점 도달 거리에 따라 두 종류의 신호를 분류, 차별화 하는 기법이다. 이 알고리즘을 이용한 접근법으로 얻어진 결과가 흠집이나 틈새로부터 나온 신호일 경우와 퇴적물에 의해 나온 신호일 경우로 정리, 분류되었고 적절한 분류 효과를 보인 결과가 이 논문에 제시되었다.
초음파 검사 방법은 여러 가지 물질들의 흠집이나 틈새, 티끌 등을 감지해내는데 널리 쓰이고 있다. 그 중 초음파 신호를 분석하는 절차는 전체의 신호처리 과정에서 아주 중요한 역할을 담당하고 있다. 이 논문은 최소평균 제곱 (LMS) 알고리즘을 이용하여 핵 전력 발전소에서 쓰이는 증기 발생기 튜브로부터 감지된 초음파 비파괴검사 신호를 분류 해내는 것에 관한 것이다. 이 초음파 신호는 튜브내의 흠집이나 틈새로부터 감지된 신호일수도 있고 또는 튜브 내의 침전물에 의해서 발생된 신호일 수도 있는데 이 두 가지 신호는 매우 유사하기 때문에 반드시 분류를 해내어 침전물에 의한 신호일 경우는 무방하지만 흠집이나 갈라진 틈새에서 나오는 신호일 경우는 더 이상의 오염이나 사고 등을 방지하기 위해 수리 또는 교체 등의 후속 조치로 이어져야 한다. 이러한 절차를 밟기 위하여 증기 발생기 튜브의 내부에서의 초음파 센서로부터 증기 발생기 튜브 사이의 거리를 측정하는데 모델링 기법에 기반한 deconvolution 방법이 제시되었으며 이 방법은 space alternating generalized expectation maximization (SAGE) 알고리즘을 이차원 미분 파라미터인 Hessian의 사용으로 인하여 수렴 속도가 빠른 Newton-Raphson 알고리즘과 함께 병행 사용하여 초음파 신호의 초점 도달 시간과 그 크기를 측정하여 초점 도달 거리에 따라 두 종류의 신호를 분류, 차별화 하는 기법이다. 이 알고리즘을 이용하여 흠집이나 틈새로부터 나온 신호일 경우와 퇴적물에 의해 나온 신호일 경우로 분류되었고 그 결과가 이 논문에 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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