높은 고도에서 운행되는 항공기는 -$50^{\circ}C$이하의 극저온 피로환경에 노출된다. 이때 반복하중을 통해 발생되는 크랙과 같은 미세결함은 항공기 구조물의 물성변화를 야기하고 구조물 파단과 같은 심각한 구조적 결함을 야기한다. 따라서 효율적인 구조물의 유지보수 및 수명 예측을 위해 구조물의 지속적인 상태진단이 필요하다. 본 연구에서는 실제 항공기 운행조건과 유사한 극저온 피로환경에서 항공기 날개의 구조 건전성 모니터링을 수행하였다. 초기 결함 탐지를 위해 사각배열 압전구동기 및 센서를 구조물 하단에 부착한 뒤, 유도초음파 기반 능동센싱 기법을 통해 손상에 의한 산란 및 반사파를 측정하였다. 이후 통계학적 모델 분석과 위상배열기법을 통해 손상 발생 시점을 파악 및 손상 위치 탐지를 실시하였다. 또한, 극저온 환경에서의 센서의 생존성 파악과 구조 건전성 모니터링 결과의 신뢰성 향상을 위해 센서자가진단을 실시하였다. 실험 결과, 제안된 기법을 통해 극한환경에서 운행되는 구조물의 초기 손상 탐지 및 손상 위치 탐지가 높은 정확도로 가능함을 확인하였다.
급격한 과도하중이나 충격 등에 의해서 발생만 복합적층 내부의 손상은 항공기 구조물과 같이 안전성이 중요시되는 구조의 신뢰성을 저하시키며 또한 큰 위험 요인이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 구조의 건전성을 모니터링하고 파손여부를 실시간으로 감지하기 위해 단파장 레이저와 광대역광원을 동시에 적용한 광섬유 센서를 이용하여 변형률 및 파손을 실시간으로 동시에 모니터링 할 수 있는 시스템을 구성하였다 이때 서로 다른 파장대의 두 장원은 파장분할다중 송신기를 이용하여 하나의 광섬유 센서에 적용되었다 파손신호의 특징을 정량적으로 구분하기 위해 STFT와 Wavelet Transform 과 같은 시간 주파수 분석법을 사용하였으며, 광섬유 센서로 취득 긴 파손신호 및 변형률 측정값을 각각 압전 세라믹 센서와 스트레인게이지의 값과 서로로 비교하였다. 장시간동안 파손과 동시에 측정된 변형률의 값은 스트레인게이지의 측정값과 잘 일치하였으며 파손감지 시스템 또만 미세한 파손신호까지 민감하게 감지해 낼 수 있음을 알 수 있었다.
Through the use of finite element analysis and acoustic emission techniques we have evaluated the interfacial failure of a carbon fiber reinforced polymer (CFRP) repair patch on a notched aluminum substrate. The repair of cracks is a very common and widely used practice in the aeronautics field to extend the life of cracked sheet metal panels. The process consists of adhesively bonding a patch that encompasses the notched site to provide additional strength, thereby increasing life and avoiding costly replacements. The mechanical strength of the bonded joint relies mainly on the bonding of the adhesive to the plate and patch stiffness. Stress concentrations at crack tips promote disbonding of the composite patch from the substrate, consequently reducing the bonded area, which makes this a critical aspect of repair effectiveness. In this paper we examine patch disbonding by calculating the influence of notch tip stress on disbond area and verify computational results with acoustic emission (AE) measurements obtained from specimens subjected to uniaxial tension. The FE results showed that disbonding first occurs between the patch and the substrate close to free edge of the patch followed by failure around the tip of the notch, both highest stress regions. Experimental results revealed that cement adhesion at the aluminum interface was the limiting factor in patch performance. The patch did not appear to strengthen the aluminum substrate when measured by stress-strain due to early stage disbonding. Analysis of the AE signals provided insight to the disbond locations and progression at the metal-adhesive interface. Crack growth from the notch in the aluminum was not observed until the stress reached a critical level, an instant before final fracture, which was unaffected by the patch due to early stage disbonding. The FE model was further utilized to study the effects of patch fiber orientation and increased adhesive strength. The model revealed that the effectiveness of patch repairs is strongly dependent upon the combined interactions of adhesive bond strength and fiber orientation.
적층 복합재의 특성상 두께 방향 물성이 취약하여 비틀림, 저속충격, 피로 하중 등 복합 하중을 받게 되면 재료 내부의 미세크랙 진전을 통해 층간분리 현상이 발생하게 된다. 이를 방지하고자 Z-pinning, Stitching 등 다양한 3차원 보강 공법과 구조물의 미세균열을 실시간으로 검출하는 구조 건전성 감시 기법이 꾸준히 연구되고 있다. 본 논문에서는 I-fiber 스티칭 공법으로 보강된 Single-lap joint를 Co-curing 방법으로 제작하였으며, 제작된 시편의 강도 및 파손신호 검출 특성을 평가하였다. 균열과 파손신호 검출을 위하여 전기저항법과 AE법을 사용하였으며, 신호분석을 위한 전용회로를 제작하여 인장시험 중의 파손신호를 분석하였다. 실험결과, I-fiber 스티칭으로 보강된 Single-lap joint 시편은 보강이 없는 Co-cured single-lap joint 시편에 비해 강도가 약 44.6% 향상되었다. 또한, I-fiber로 보강된 Single-lap joint 시편은 강도 향상과 더불어 전기저항법과 AE법에 의한 파손 검출이 모두 가능하므로 파손 모니터링에도 효과적인 구조임을 확인하였다.
본 연구에서는 터널 구조물 내부 이미지 데이터를 취득하는 방법과 이미지 데이터의 구조화를 위한 방법을 제안하였다. 터널 구조물 내부 이미지 데이터 취득 조건을 개선함으로써 AREA TYPE의 터널 스캐닝에서 고화질의 이미지 데이터를 얻을 수 있다. 데이터 취득 조건을 개선하기 위해 터널 상부에 터널의 길이 방향 레일을 설치하고 설치된 레일을 이동하며 터널 구조물 전체의 이미지 데이터를 취득할 수 있도록 설계하였다. 본 연구는 거리 20m, 해상도 3840×2160 및 해상도 720×480의 조건에서 0.5mm 균열 모사선을 식별하였다. 또한 취득된 이미지 데이터를 이미지 타일 단위로 관리하기 위한 이미지 데이터 구조화 방법을 제안하였다. 터널의 이미지 데이터 구조화를 위해 적용인자 (취득 이미지의 해상도와 터널의 크기)를 관계식에 대입하여 터널의 이미지 데이터를 구조화할 수 있다. 실험을 통해 터널 길이 1,000m, 폭 20m 터널의 이미지 데이터는 해상도와 정밀도에 따라 최소중첩률 0.02%에서 8.36% 구해지며 로컬좌표계의 크기는 (14×15)에서 (36×34)로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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