TiNi alloy fiber was used to solve the problem of the tensile residual stress as the reinforced material. TiNi alloy fiber improves the tensile strength of composite by occurring compressive residual stress in the matrix using shape memory effect. In order to generate compressive residual stress in TiNi/Al6061 shape memory alloy(SMA) composite, 1, 3 and 5% pre-strains were applied to the composite in advance. It was also evaluated the effect of compressive residual stress corresponding to the pre-strain variation and the volume fraction of TiNi alloy. AE technique was used to clarify the microscopic damage behavior at high temperature and the effect of pre-strain in TiNi/Al6061 SMA composite. The results of the microscopic damage evaluation of TiNi/Al6061 SMA composite under various pre-strain using AE technique can be divided into three stage corresponding to the AE signals. AE counts and events were useful parameters to evaluate the fracture mechanism according to the variation of pre-strain. In addition, two dimensional AE source location technique was applied for monitoring the crack initiation and propagation in composite.
콘크리트는 다상(multi-phase)의 재료로서 구성되어지는 복합재료의 일종으로써 준취성(quasi-brittle)적인 재료적 특성을 가지고 있기 때문에 실제 복잡한 미시적 파괴특성을 나타낸다. 따라서 콘크리트 구조물의 안전성 확보를 위해서는 먼저 하중의 증가에 따른 콘크리트 내부의 변형특성 및 미시적 파손기구를 파악하여야 하며, 특히 실제 구조물에 있어서는 이들 특성들을 비파괴적으로 상시 (on-line) 모니터링 하여야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 3점 굽힘 하중을 받는 콘크리트 부재의 미시적 파손기구 및 각 파손기구에 대한 AE 특성을 명확히 함으로써 콘크리트 부재의 미시적 손상 및 파괴 특성을 비파괴적으로 평가하고 AE 발생원 위치 추정 기법을 이용하여 균열 발생 및 진전거동을 평가하였다.
본 연구는 Type II 가스실린터의 20,000 회 피로시험과 파열시험시 음향방출시험을 병행하여 용기의 손상정도를 평가하고자 하였으며, 실험에 사용된 용기는 결함 크기가 $3mm{\times}3mm{\times}50mm$ (폭${\times}$깊이${\times}$길이)이고 결함 방향이 용기의 종방향 및 횡방향인 인공결함용기와 건전한 용기 등 세 종류이다. 피로시험시 발생된 음향방출신호는 종방향결함의 경우 전체 신호 중 결함에서 발생된 이벤트의 비율이 50 % 이상이며, 음향방출신호의 위치표정도 매우 정확하게 일치하였다. 또한 파열시험에서는 인공결함용기가 결함 위치에서 에상파열압력보다 낮은 압력으로 파열될거라는 예상과는 달리 인공결함용기의 파열압력은 건전한 용기와 큰 차이가 없었으며, 단지 종방향 인공결함용기의 경우 파열위치가 결함 위치와 근접하게 발생하였다. 이는 종방향 결함의 길이만큼 복합재료의 두께가 얇아지는 효과로 나타나게 되어 금속라이너의 피로반복시 결함 발생과 성장위치에 영향을 미친 것으로 판단된다.
When a high-energy ultrasound propagates through a solid body that contains a crack or a delamination, the two faces of the defect do not ordinarily vibrate in unison, and dissipative phenomena such as friction, rubbing and clapping between the faces will convert some of the vibrational energy to heat. By combining this heating effect with infrared imaging, one can detect a subsurface defect in material efficiently. In this paper a detection of the welding defect of thin SUS 304 plates using the UIR (ultrasonic infrared imaging) technology is described. A low frequency (20kHz) ultrasonic transducer was used to infuse the welded thin SUS 304 plates with a short pulse of sound for 280ms. The ultrasonic source has a maximum power of 2kW. The surface temperature of the area under inspection is imaged by a thermal infrared camera that is coupled to a fast frame grabber in a computer. The hot spots, which are a small area around the defect tip and heated up highly, are observed. From the sequence of the thermosonic images, the location of defective or inhomogeneous regions in the welded thin SUS 304 plates can be detected easily.
건축 구조물의 재령이 증가함에 따른 손상은 구조물의 안전성 및 신뢰성 확보에 매우 심각한 문제이다. 최근에는 이렇게 손상을 입은 콘크리트 구조물의 보수 보강을 위해 탄소섬유시트가 광범위하게 사용되고 있지만 탄소섬유시트를 보강한 콘크리트의 파괴기구가 명확하게 규명되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 탄소섬유시트를 보강한 콘크리트의 손상거동 및 미시적 파손기구를 이해하기 위해 4가지 경우의 시험편, 즉 순수한 콘크리트, 철근 보강 콘크리트, 탄소섬유시트 보강 콘크리트, 철근과 탄소섬유시트 보강 콘크리트 시험편에 대하여 3점 굽힘 시험을 실시하였다. 이러한 시험편들의 파손기구를 명확히 하기 위해 음향방출기법이 사용되었으며 균열 발생, 성장을 모니터링하기 위해 2차원 AE 발생원 위치추정 기법이 적용되었다.
섬유강화 복합재료가 항공기, 우주 구조물, 로봇 팔 등에 널리 사용됨에 따라 복합재료의 신뢰도와 안전성을 향상시키기 위하여 이에 대한 비파괴검사법은 매우 중요한 연구분야로 대두되고 있다. AE법은 복합재의 균열, 섬유 또는 수지재의 파손, 층간분리 등의 발생 및 성장과정에서 발생되는 탄성파로 인한 스트레인 에너지를 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 매트릭스형 피에조 센서를 사용하여 인장시험 하에서 발생되는 AE신호를 측정하고 분석하였다. 이를 위하여 AE신호의 전달거리를 제어할 수 있는 전용회로를 설계하고 제작하였다. 또한 64채널의 AE신호를 획득하기 위하여 발광다이오드를 사용한 광학 저장장치를 구성하였다. 실험결과, $8{\times}8$ 매트릭스형 피에조 센서를 이용하여 복합재료에서 발생되는 AE신호의 발생지점과 전파경로를 효과적으로 검출할 수 있었다.
본 논문은 퍼스널 모빌리티(Personal Mobility, PM)를 이용하는 청각 장애인에게 소리가 발생하는 도래각(Direction of Arrival, DOA)을 시각화하는 지능형 제어 시스템을 제시하며 도로에서 발생하는 경보음, 크락션 등 소리로 인한 위험한 상황들을 인지하고 예방하고자 한다. 소리 위치 추정 방법은 GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation Phase Transform) 기반 도착 지연 시간(Time Difference of Arrival, TDOA)을 특징으로 갖는 머신러닝 분류 모델을 사용한다. 도로 상황을 재현한 실험 환경에서 각각 풍속 0, 5.8, 14.2, 26.4km/h의 조건에 따라 학습 데이터를 추출한 후 학습한 4가지 분류 모델들을 Grid search cross validation으로 비교하며 성능이 가장 우수한 MLP(Multi-Layer Perceptron) 모델을 알고리즘으로 적용하였다. 최종적으로 바람이 발생하였을 때 제안된 알고리즘이 평균 90.7%의 정확도를 나타내었으며, 이는 기존의 일반적인 소리 위치 추정기법보다 평균 7.6-11.5% 정도의 성능 향상을 보이는 것이다.
진동 인텐시티는 진동시스템의 원인을 찾는데 사용되어 왔다. 그 뿐만 아니라, 균열의 확인과 보강재 설치와 같은 구조물의 진단에 사용되어 왔다. 진동원의 위치를 명확하게 파악하고 에너지 전달경로의 변화를 이해하기 위해, 유동 가시화가 필요하다. 이전 연구의 대부분은 진동에너지의 크기와 방향, 전달경로를 가리키는 벡터를 사용하였다. 그러나, 판과 같은 구조물의 넓은 면적으로 인해 벡터 가시화를 사용하여 명확한 전달경로를 알아낼 수 없었다. 이것은 전체 판 표면에 대한 상세한 벡터 흐름이 필요한 경우에 문제가 된다. 이 연구에서는 명확하게 모든 판 표면의 파워 흐름 전달경로를 표시하기 위해 유선 가시화가 사용되었다. 유선 가시화를 사용함으로써, 분명한 전달 경로를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 보강판의 에너지 흐름 변화를 이해하는데 도움이 되어 벡터 가시화를 향상시킬 수 있다. 우선 진동 인텐시티 계산의 검증을 위해 이전 연구와 비교를 한다. 명확하게 파워 흐름 전달경로를 표시하기 위해 유선표현을 사용하였다. 이 표현법은 보강판의 분명하지 않은 벡터 방향을 보완해 준다. 보강판과 보강되지 않은 판의 에너지 전달경로의 패턴 차이를 유선 표현법을 사용하여 확인할 수 있다. 복잡한 유선 패턴은 벡터표현으로 분명하지 않은 높은 공진주파수에서 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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