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학술저널
저자정보
김영훈 (부산대학교) 김진현 (부산대학교) 송봉민 (부산대학교) 이준현 (부산대학교) 조윤호 (부산대학교)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제29권 제5호
발행연도
2009.10
수록면
466 - 472 (7page)

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고온, 고압의 원자력 배관 누설 판별을 위해 음향방출기법(AE)을 이용한 누설감지 시스템인 ALMS 기법이 적용되고 있다. 이 시스템은 단지 AE 센서로 전해진 신호의 RMS값을 이용하여 누설의 유무만을 판단할 뿐, 누설 발생시 누설부의 크기나 형태를 평가하는 것에는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 AE센서와 가속도센서를 동시에 이용한 이중 센서 시스템을 제안하였다. 빠른 학습 속도와 정확성을 위해 Levenberg-Marquardt 학습 알고리즘을 이용한 인공신경회로망을 적용시키고, 이를 통해 신뢰성 있는 분석 결과를 얻을 수 있다. 배관내 압력과 누설부의 크기와 모양에 따른 실험신호들을 학습시키고 그 판별 정확성을 확인하였다. 추가적으로 배관 두께에 따라 발생하는 파(wave)의 종류와 특성이 달라지는 것을 이론과 실험을 통하여 알아보았다.
#원자력발전 #누설탐지 #음향방출 #가속도센서 #인공신경회로망 #Nuclear Power Plant #Leakage Detection #Acoustic Emission(AE) #Accelerometer #Artificial Neural Network

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 이론
3. 실험
4. 결론
참고문헌

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