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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 329 - 339 (11page)
- DOI
- 10.3795/KSME-A.2022.46.4.329
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본 연구에선 압입시험 후 생성된 두 형상변수인 파일업 높이와 압입 깊이를 이용한 소성물성 예측기법을 제시한다. 형상변수 크기는 재료의 소성물성에 따라 달라진다. 분석을 위해 재료 항복강도, 변형경화지수를 변화시키며 FEA를 수행했고 결과를 통해 형상변수와의 상관관계를 다항함수 모델로 회귀했다. 압흔형상측정을 위해 초점변화를 이용한 3차원형상 추정방법인 DFF 알고리즘을 이용했다. 압입후 형상변수가 측정 및 입력되면 회귀 모델을 이용해 연립방정식을 구성하고 이를 수치적으로 풀어 항복강도와 변형경화지수를 산출하는 프로그램을 작성했다. 또한 효율성 제고와 추후연구에의 확장적용을 고려한 적정 데이터 간격을 도출했다. 본 방법을 알루미늄합금에 적용해 항복강도 3%, 변형경화지수 4%이내의 오차범위로 물성치들을 얻었다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 원뿔형 압입자 압입시험
3. 물성 예측 방법
4. 실험 및 검증
5. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
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Nyoman Budiarsa, I. and Jamal, M., 2014, “P-h Curves and Hardness Value Prediction for Spherical Indentation based on the Representative Stress Approach,” Applied Mechanics and Materials, Vol. 493, pp. 628~633.
Nyoman Budiarsa, I., 2015, “Hardness Prediction based on P-h Curves and Inverse Material Parameters Estimation,” Applied Mechanics and Materials, Vol. 776, pp. 233~238.
Hainsworth, S. V., Chandler, H. W. and Page, T. F., 1996, “Analysis of Nanoindentation Load-Displacement Loading Curves,” Journal of Materials Research, Vol. 11, pp. 1987~1995.
Aleksendrić, D., Balać, I., Tang, C. Y., Tsui, C. P., Uskoković, P. S. and Uskoković, D. P., 2010, “Surface Characterization of PLLA Polymer in HAp/PLLA Biocomposite Material by Means of Nanoindentation and Artificial Neural Networks,” Advances in Applied Ceramics, Vol. 109, No. 2, pp. 65~70.
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