• 한국가스학회지
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• 제4권1호
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• pp.55-62
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• 2000

Pit형 표면결함으로부터 발생하는 작은 피로균열의 거동을 초음파의 표면파를 이용하여 이를 위하여 피로시험중인 Al 2024-T3를 시험재료, 피로시험도중 초음파를 이용하여 피로균열의 거동을 조사하였다. 즉, 피로시험에서 균열이나 Pit로부터 발생하는 작은 피로균열을 여러 응력조건하에서 나타나는 표면파의 반사특성에 관하여 연구하였다. 또한 이론적 결과와 실험적 결과를 상호 비교, 분석하였고, SEM을 사용하여 이들 작은 피로균열을 관찰하였다. 초음파를 이용한 피로균열의 균열 개구 거동에 관한 연구에서 피로균열의 유효균열 특성을 초음파법으로 평가 할 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제33권11호
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• pp.1187-1194
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• 2009

During the last decade, possibility of flaw occurrences has been rapidly increased world-widely as the increase of operating times of petro-chemical facilities. For instance, from a recent in-service inspection, three different sized surface cracks were detected in welding parts of a spherical oxygen holder in Korea. While API579 code provides corresponding engineering assessment procedures to determine crack driving forces, in the present work, numerical analyses are carried out for the cracked oxygen holder to investigate effects of complex geometry, analysis model and residual stress. With regard to the detailed finite element analysis, stress intensity factors are determined from both the full three-dimensional model and equivalent plate model. Also, as an alternative, stress intensity factors are calculated for equivalent plate model by employing the noted influence stress function technique. Finally, parametric structural integrity evaluation of the cracked oxygen holder is conducted in use of failure assessment diagram method, J/T method and DPFAD method. Effects of the geometry and so forth are examined and key findings from the simulations are fully discussed, which enables to determine practical safety margins of spherical components containing a defect.

• 비파괴검사학회지
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• 제30권5호
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• pp.479-483
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• 2010

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.53-60
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• 2020

철도차량의 대차는 열차 주행을 위한 핵심적인 장치이다. 철도차량의 대차에서 피로결함은 운행 중 기대되지 않거나 과도한 하중, 용접결함, 재료 결함 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 철도차량의 사고를 방지하기 위해서 차체-대차연결부의 손상을 검출하고 발생 결함에 대한 정확한 평가가 요구된다. 이러한 철도차량의 차체-대차 연결부는 초음파 비파괴 검사를 통하여 건전성을 확보하고 있으나 결함 발생에 대한 학습기법을 이용한 판정방법이 필요하다. 최근 미세한 결함이나 유사한 결함을 높은 인식율로 검출하기 위하여 딥러닝 기법에 관한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 철도차량의 차체-대차 연결부의 결함 검출능력을 위하여 용접부의 인공결함 시편에 대하여 데이터베이스 구축하였으며. 웨지형 초음파 센서를 이용하여 차체-대차 연결부에 대한 비파괴 검사를 수행하였다. 부가적으로 인적오류를 최소화하기 위하여 결함판단 학습기법인 합성곱 신경망기법(Convolutional Neural Network)을 적용하였다. 그 결과 합성곱 신경망기법 기법을 이용하여 철도차량의 차체-대차 연결 용접부의 균열을 99.98%이상 균열성 결함으로 판별할 수 있었으며 철도차량 차체-대차 연결부의 비파괴검사시 본 연구의 기술이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.