파형강판 구조물은 강판 세그먼트를 현장에서 볼트연결하고, 양질의 뒷채움 시공을 통해 시공성을 높일 수 있기 때문에 최근 생태통로, 소규모 교량 및 관로 등에 폭넓게 시공되고 있다. 본 연구는 휨하중을 받는 볼트연결된 파형강판 세스먼트의 정적 및 피로거동을 실험적으로 분석하였다. 피로거동을 분석하기 위하여 볼트 직경, 와셔와 같은 연결부 상세를 실험변수로 하였으며, 실험에 사용된 실험체의 파형의 제원은 $400{\times}150$ mm이다. 정적실험 결과 모든 실험체의 실험 극한강도가 이론강도보다 높게 나타났으며, 강판의 지압 및 상부강판 볼트구멍의 찢김에 의해 파괴되었다. 6mm와 7mm 강판에 대하여 하중범위 209kN에서 517kN사이로 피로실험을 수행하였으며, 실험결과 정적 파괴시의 강판지압과 찢김파괴에서 피로실험시에는 강판지압과 볼트 전단의 형태로 변화하였으며, 2백만회 피로한계는 대략 85MPa로 분석되었다.
PC형교에서는 거더의 복부와 하부에 PC강선을 수용하는 쉬이스가 배치되어 있으며, 그 내부에 그라우트를 충전함으로서 PC강선과 콘크리트를 간접적으로 부착시킨다. 그러나 이 충전이 불충분하면, 쉬이스 내부에 물이 침투하여 PC강선이 부식하거나, 동결융해 작용에 의한 쉬이스 배치 위치에서의 횡방향 균열이 발생한다. 그 때문에 시공 후 조기에 미충전부를 파악하는 것이 구조물의 유지관리상 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는, 교랑 부재에 손상을 입히지 않게 하기위해 충격탄성파법을 이용하여 실구조물에 대한 그라우트 미충전부 탐사측정을 실시하였다. 우선 레이더형 철근 탐사기로 철근과 쉬이스의 위치를 추정하고 그 위치를 기준으로 쉬이스에서의 측정부위를 정하였다. 거더 측면에 탄성파를 입력하고 그 응답으로부터, 고주파수 피크와 두께를 나타내는 공진주파수의 2배수 주파수와의 차로서 미충전부의 위치와 충전정도를 정성적으로 추정하였다. 추정 부위에 대한 확인을 위해 거더의 측면을 천공하고 공업용 내시경에 의한 촬영을 실시하였다.
본 연구에서는 1.04배 드릴비트 직경 및 1.02배 드릴비트 직경 시 앵커의 신뢰성시험을 수행하였다. 각 변수별 시험을 통해 앵커의 표준편차 및 변동계수를 검토하였고, 기준시험 결과와 비교 평가하였다. 1.04배 드릴비트 직경을 가진 M12 및 M16 앵커의 신뢰성시험결과, 극한 인장하중 허용기준 변동계수 값인 20% 이내의 값을 나타내어 시험기준을 만족하였다. 또한, 1.04배 드릴비트 직경을 가진 앵커의 성능은 기준시험 대비 M12 앵커는 약 74%, M16 앵커는 약 55% 정도로 나타나 앵커의 내력이 다소 부족한 성능을 나타냈지만, 설계강도 대비 약 253% 및 210%로 나타나 1.04배 드릴비트 직경에 설치된 앵커의 인발성능은 충분히 확보하고 있음을 알 수 있었다. 1.02배 드릴비트 직경을 가진 M12 및 M16 앵커의 신뢰성시험결과, 극한인장하중 허용기준 변동계수 값인 20% 이내의 값을 나타내어 시험기준을 만족하였다. 또한, 1.02배 드릴비트 직경을 가진 앵커의 성능은 기준시험 대비 M12 앵커는 약 48%, M16 앵커는 약 53% 정도로 나타나 다소 부족한 성능을 나타냈지만, 설계강도 대비 약 136% 및 168% 로 나타나 1.02배 드릴비트 직경에 설치된 앵커의 인발성능은 충분히 확보하고 있음을 알 수 있었다.
플랜트, 산업용 설비로서 사용되어지고 있는 강관의 결함 검출을 위한 와전류검사장비를 개발하였다. 강관은 내부 불균일 한 전자기적 특성을 포함하고 있는 자성체로서 와전류검사의 응답신호를 왜곡시키므로 이러한 전자기적 특성의 균일화를 위해 자기포화가 요구된다. 자기포화가 없을 경우 결함신호는 잡음신호와 구별되지 않았으나 약 0.62A의 전류가 코일에 가해졌을 때 자기포화되어 결함을 검출 할 수 있었다 자기포화형 탐촉자는 헬름홀츠 코일을 적용하여 제작하였고 내부 대역 통과필터를 이용하여 직류자기장으로 야기되는 잡음신호를 최소화하였다. 개발된 장비를 이용한 현장실험 결과 1m/sec의 이송속도에서 관통홀$({\phi}=2.0mm)$ 결함을 정확히 검출 할 수 있었다.
위상잠금 적외선 열화상장치를 제어하기 위한 랩뷰(LabVlEW) 프로그램을 기본적인 적외선 열화상 하드웨어와 함께 개발하였다. 개발된 열화상 제어 프로그램은 열화상 카메라와 할로겐램프를 임의의 주기함수로 동기화 시키면서 사이리스터 회로를 기반으로 랩뷰 소프트웨어에 의해 제어가 가능하도록 설계하였다. 개발된 프로그램은 스크린 메뉴 방식으로 구성되어 컴퓨터 화면에서 열원의 주기와 에너지, 적외선 카메라의 동작과 이미지 취득을 사용자가 자유롭게 변경하고 그 결과를 화변에서 확인할 수 있도록 제작되었다. 개발된 열화상 제어 프로그램과 장치를 이용하여 판재 내부의 원형인공결함의 이미지를 검사하여 광학 이미지와 비교하였다.
핵연료봉의 결함 탐상을 위하여 차동환상형 와전류시험 탐촉자를 설계 및 제작하여, 핵연료봉 시험을 위한 최적 시험 조건을 구하였다. 관통결함, 내부결함, 외부결함을 낸 표준시편에 대하여 와전류시험을 수행함으로써 시험 주파수와 출력 신호의 위상 및 크기에 대한 상관 관계를 구하였다. 이를 토대로 하여 고리원자력 1호기에서 연소한 핵연료봉 G33-N2에 대하여 와전류시험을 수행하여 관통결함 신호를 얻었다. 와전류시험에서 관통결함으로 예측된 위치에서 금속조직시험을 수행하여 얻은 결과는 와전류시험 결과와 잘 일치하였다. 따라서 와전류시험법은 조사핵연료봉의 피복관에 대한 건전성을 평가하는 도구로써 그 신뢰성이 양호함을 실증하였다.
본 논문에서는 Polarity Thresholding(PT) 알고리즘을 원자력 발전소의 중요 배관 재료인 스테인레스강(SUS-304) 탐상에 응용하여 초음파 수신신호를 개선시키는 방법을 연구하였다. PT 알고리즘은 수신신호의 스펙트럼을 분할하여 얻은 각각의 주파수분할 신호들이 갖는, 결정립에 의한 간섭패턴의 분산적 신호와 결함에 의한 비분산적 신호를 구분하여 S/N 비를 개선시키는 것이다. 실험을 위하여, 실제 검사부위의 특성과 유사하게 스테인레스강을 각각 1125, 1150, 1175, $1200^\circ{C}$로 열처리하였고, 시료의 배면에 원통형 결함을 인공 가공하였다. 중심주파수가 5MHz인 초음파변환기를 사용하여, 펄스-반사법에 의해 데이터를 획득한 후 PT 알고리즘을 적용한 결과 개선된 S/N 비는 평균 14.2 dB로 나타났다.
원호활동파괴가 발생한 해안 폐기물 매립장에서 기초지반 전단강도의 보완과 폐기물 침출수가 지하수나 인접지반으로 유동되는 것을 차단하는 최종 시설로서 시멘트계 지중벽체를 시공한 후, 침출수 차단효과를 확인하였다. (1) 육안 확인 및 (2) 압축강도 시험에 의하면 지중에 시공된 벽체의 품질이 상당히 양호하다는 사실을 확인할 수 있고 (3) 현장 투수시험과 (4) 성분 및 성분비 분석과 (5) 질량 분석기를 통해서 얻게 되는 크로마토그램의 분포패턴 판정 등 중복적인 실험 및 조사 분석에 의해서 벽체의 수밀성이나 침출수의 이동에 대한 차단성이 매우 크다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 폐기물 매립장 내에서 발생하는 침출수와 같은 고농도 환경오염수가 매립장 밖으로 유출되거나 침투하는 것에 대한 신뢰적인 차단 여부는 이 5가지의 조사 및 시험을 실시하는 방안에 의하여 객관적으로 판단될 수 있다고 사료된다.
물체의 형상검사를 위한 검사 방법 가운데 광삼각법을 이용한 레이저 삼각검사 방식은 원격 비접촉식의 고정밀, 고속 측정이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 레이저 삼각측정 방식은 평면뿐만 아니라 경사면에 위치한 홀의 길이를 측정하는데 이용하고 있다. 그러나 기존의 방식으로는 렌즈의 초점 거리가 정해져 있었으므로 한정된 영역만을 측정할 수 있다는 단점이 있었다. 이러한 문제는 CCD 카메라와 측정 대상체 사이의 거리를 변화시키는 간단한 방법으로 해결할 수 있다. 이를 원리로 좀더 효율적인 방식을 채택한 것이 가변적인 초점 거리를 갖는 줌 렌즈를 사용하는 방법이다 주 논문에서는 가변적인 초점 거리를 갖는 줌렌즈를 사용함으로써 측정 물체의 크기에 따라 렌즈 배율을 최적화하여 개선된 분해능을 갖는 형상측정 시스템을 제안하였고 정밀도의 향상을 실험적으로 실증하였다.
Recently, the fourth industrial revolution has been presented as a new paradigm and additive manufacturing (AM) has become one of the most important topics. For this reason, process monitoring for each cross-sectional layer of additive metal manufacturing is important. Particularly, deep learning can train a machine to analyze, optimize, and repair defects. In this paper, image classification is proposed by learning images of defects in the metal cross sections using the convolution neural network (CNN) image labeling algorithm. Defects were classified into three categories: crack, porosity, and hole. To overcome a lack-of-data problem, the amount of learning data was augmented using a data augmentation algorithm. This augmentation algorithm can transform an image to 180 images, increasing the learning accuracy. The number of training and validation images was 25,920 (80 %) and 6,480 (20 %), respectively. An optimized case with a combination of fully connected layers, an optimizer, and a loss function, showed that the model accuracy was 99.7 % and had a success rate of 97.8 % for 180 test images. In conclusion, image labeling was successfully performed and it is expected to be applied to automated AM process inspection and repair systems in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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