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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김태원
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수8
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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탄소섬유강화복합재는 비강도 및 비강성이 우수하여 구조물의 경량화를 위해 많이 사용되나, 횡방향 충격에 취약하다는 특징이 있어 충격손상이 쉽게 발생한다. 이에 따라 탄소섬유강화복합재가 포함된 구조물 내에 발생하는 충격손상을 모니터링하여 구조물의 안정성과 신뢰성을 확보해야 할 필요가 있다.
본 논문에서는 낙하충격시험을 통해 충격에 따라 발생한 진동신호를 바탕으로, 복합적층판 내부의 손상을 식별할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 위해 PVDF 센서를 부착한 129개의 시편을 대상으로 낙하충격시험을 수행하였다. 낙하충격시험에 따른 시편과 충격체 간의 거동을 통해 충격손상 유무를 판별하였으며, 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 PVDF 센서로부터 손상 메커니즘과 연관된 신호특징을 추출하여 손상 발생 유무에 따른 신호 특징을 분석하였다. 최종적으로, 신호 특징에 따른 손상 발생 여부를 학습시킨 SVM 모델을 구축하였으며, 하이퍼파라미터에 따른 정확도를 기준으로 최적의 SVM 모델을 선정하였다.
본 연구에서 제안한 탄소섬유강화복합재의 충격손상 식별 모델은 92.30%로, 신뢰도 높은 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제안된 기법은 복합적층판 내에 발생하는 충격손상 여부를 데이터 기반으로 별도의 분석과정 없이 처리하여 충격손상 발생 시 효율적인 부품의 수리, 교체를 위해 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 낙하충격시험을 통해 충격에 따라 발생한 진동신호를 바탕으로, 복합적층판 내부의 손상을 식별할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 위해 PVDF 센서를 부착한 129개의 시편을 대상으로 낙하충격시험을 수행하였다. 낙하충격시험에 따른 시편과 충격체 간의 거동을 통해 충격손상 유무를 판별하였으며, 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 PVDF 센서로부터 손상 메커니즘과 연관된 신호특징을 추출하여 손상 발생 유무에 따른 신호 특징을 분석하였다. 최종적으로, 신호 특징에 따른 손상 발생 여부를 학습시킨 SVM 모델을 구축하였으며, 하이퍼파라미터에 따른 정확도를 기준으로 최적의 SVM 모델을 선정하였다.
본 연구에서 제안한 탄소섬유강화복합재의 충격손상 식별 모델은 92.30%로, 신뢰도 높은 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제안된 기법은 복합적층판 내에 발생하는 충격손상 여부를 데이터 기반으로 별도의 분석과정 없이 처리하여 충격손상 발생 시 효율적인 부품의 수리, 교체를 위해 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
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