Q-switched 레이저와 다중센서/단일채널 신호수집을 이용한 복합재 구조 음향방출 트레이닝 및 위치탐지 기법 개발 Development of Acoustic Emission Training Technique and Localization Method using Q-switched Laser and Multiple Sensors/Single Channel Acquisition원문보기
항공우주산업에서 구조물의 수명연장과 경제적 측면에서의 효율적인 운용을 위해 다양한 구조건전성모니터링(Structural Health Monitoring, SHM) 기법들이 제시되어왔다. 금속재 구조물의 경우, 수분이나 염분 등에 의한 부식이나 쉽게 응력집중이 발생하는 타공, 노치, 볼트 등과 같은 위치에서의 균열이 주된 관심사였으나, 항공우주산업에서의 복합재 사용비율이 증가함에 따라 손상 메커니즘이 더욱 복잡한 복합재 구조물에 적용이 가능한 고도화된 SHM 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 Q-switched 레이저와 다수의 압전센서를 이용한 복합재에서의 AE(Acoustic emission) 위치탐지 기법을 제시한다. 제시되는 기법은 10 mm 이내의 거리오차로 방출위치 탐지를 목표로 하며 복합재 구조에서 수행된 AE 모사실험 및 위치탐지 시도 결과를 제시하여 기법이 유효함을 증명한다.
항공우주산업에서 구조물의 수명연장과 경제적 측면에서의 효율적인 운용을 위해 다양한 구조건전성모니터링(Structural Health Monitoring, SHM) 기법들이 제시되어왔다. 금속재 구조물의 경우, 수분이나 염분 등에 의한 부식이나 쉽게 응력집중이 발생하는 타공, 노치, 볼트 등과 같은 위치에서의 균열이 주된 관심사였으나, 항공우주산업에서의 복합재 사용비율이 증가함에 따라 손상 메커니즘이 더욱 복잡한 복합재 구조물에 적용이 가능한 고도화된 SHM 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 Q-switched 레이저와 다수의 압전센서를 이용한 복합재에서의 AE(Acoustic emission) 위치탐지 기법을 제시한다. 제시되는 기법은 10 mm 이내의 거리오차로 방출위치 탐지를 목표로 하며 복합재 구조에서 수행된 AE 모사실험 및 위치탐지 시도 결과를 제시하여 기법이 유효함을 증명한다.
Various structural health monitoring (SHM) systems have been suggested for aerospace industry in order to increase its life-cycle and economic efficiency. In the case of aircraft structure madden with metal, a major concern was hot spots, such as notches, bolts holes, and where corrosion or stress c...
Various structural health monitoring (SHM) systems have been suggested for aerospace industry in order to increase its life-cycle and economic efficiency. In the case of aircraft structure madden with metal, a major concern was hot spots, such as notches, bolts holes, and where corrosion or stress concentration occurs due to moisture or salinity. However, with the increasing use of composites in the aerospace industry, further advanced SHM systems have been being required to be applied to composite structures, which have much complex damage mechanism. In this paper, a method of acoustic emission localization for composite structures using Q-switched laser and multiple Amplifier-integrated PZTs have been proposed. The presented technique aims at localization of the AE with an error in distance of less than 10 mm. Acoustic emission simulation and the localization attempt were conducted in the composite structure to validate the suggested method. Localization results, which are coordinates of detected regions, grid plots and color intensity map have been presented together to show reliability of the method.
Various structural health monitoring (SHM) systems have been suggested for aerospace industry in order to increase its life-cycle and economic efficiency. In the case of aircraft structure madden with metal, a major concern was hot spots, such as notches, bolts holes, and where corrosion or stress concentration occurs due to moisture or salinity. However, with the increasing use of composites in the aerospace industry, further advanced SHM systems have been being required to be applied to composite structures, which have much complex damage mechanism. In this paper, a method of acoustic emission localization for composite structures using Q-switched laser and multiple Amplifier-integrated PZTs have been proposed. The presented technique aims at localization of the AE with an error in distance of less than 10 mm. Acoustic emission simulation and the localization attempt were conducted in the composite structure to validate the suggested method. Localization results, which are coordinates of detected regions, grid plots and color intensity map have been presented together to show reliability of the method.
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문제 정의
본 논문에서는 복합재 구조물에서 발생한 AE의 방출 위치탐지를 목적으로 Q-switched 레이저를 이용한 AE 트레이닝을 시도한다. 기존 기법들이 갖는 긴 트레이닝 시간과 큰 공간분해능의 단점을 극복하고 신뢰도 높은 트레이닝 데이터를 광역에서 수집할 수 있는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 펄스 레이저를 이용하여 AE를 모사하던 기존 연구와 트레이닝 데이터기반의 AE 위치탐지 기법의 단점을 극복하는 Q-switched 레이저 기반의 AE 트레이닝 기법과 위치탐지 알고리즘을 제시하였다. 넓은 영역에서 생성되는 레이저유도파의 효율적인 수집을 위해 SCSN을 적용하여 레이저유도파의 감쇠가 빠르게 이루어지는 복합재 구조물에서 성공적으로 레이저를 이용한 AE 트레이닝 데이터를 수집하였다.
가설 설정
Q-switched 레이저를 이용한 AE 트레이닝 및 위치탐지 기법은 동일한 위치에서 발생된 손상유도 AE와 레이저유도파는 구조의 표면을 따라 전파되는 표면파의 일종으로 유사한 전파특성을 가지며, 특정 주파수 성분만을 추출하여 상호비교하였을 때 유사한 형태의 파형을 갖는다고 가정한다. Fig.
제안 방법
이 금속재 구조물에서의 광역 NDE(Non-Destructive Evaluation)를 목적으로 제안한 직렬연결 센서 네트워크(Serially connected sensor network, SCSN)[9]를 적용하여 복합재 구조물에서의 광역 AE 트레이닝을 달성한다. AE 위치탐지를 위한 상호변조/비교 알고리즘이 함께 제시되며, 시스템 및 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 트레이닝 데이터와 손상유도 AE간의 상호변조/비교를 통해 생성된 방출위치 가시화 결과 및 거리오차를 제시하여 기법의 타당성을 증명한다.
SCSN 내 임의의 두 지점에서 PLB 테스트를 통해 AE를 모사하였다. PLB 테스트에 사용된 심은 두께 0.
Wing skin 시편상에 904 mm × 200 mm 크기의 영역을 지정하고 영역 내에 3개의 A-PZT(Amplifier-integrated Piezoelectric) 센서를 300 mm의 간격으로 설치하였다.
5는 PLB 테스트를 수행한 위치의 좌표값과 영역 내 위치를 grid plot에 나타내고있다. 각 위치에서 3회씩 총 6회의 AE 모사실험이 수행되었으며 6회의 AE Localization이 수행되었다.
본 논문에서는 복합재 구조물에서 발생한 AE의 방출 위치탐지를 목적으로 Q-switched 레이저를 이용한 AE 트레이닝을 시도한다. 기존 기법들이 갖는 긴 트레이닝 시간과 큰 공간분해능의 단점을 극복하고 신뢰도 높은 트레이닝 데이터를 광역에서 수집할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한 Bae et al.
넓은 영역에서 생성되는 레이저유도파의 효율적인 수집을 위해 SCSN을 적용하여 레이저유도파의 감쇠가 빠르게 이루어지는 복합재 구조물에서 성공적으로 레이저를 이용한 AE 트레이닝 데이터를 수집하였다. 동일한 영역에서 PLB 테스트를 통해 6회의 손상유도 AE를 모사하고 제시한 알고리즘을 이용하여 최소 2.83 mm, 최대 4 mm의 거리오차를 갖는 위치탐지 결과를 제시하였다. 상기 결과를 바탕으로, 제시된 트레이닝 기법과 알고리즘의 타당성을 증명하였으며, 나아가 제시된 기법이 복합재 구조물에서의 AE 정량화를 수행할 수 있는 강건한 SHM 시스템으로 발전될 가능성이 있음을 보였다.
은 복수의 센서를 일정 간격으로 배치하여 광역에서 발생된 레이저유도파가 지정된 샘플링 시간 이내에 수집될 수 있도록 하였다. 복수의 센서를 직렬로 연결하여 단일채널로 넓은 영역을 다루도록 SCSN을 구성하고 넓은 영역에 분산되어 있는 MSCs를 성공적으로 가시화하였다.
본 논문에서 레이저기반 AE 트레이닝의 유효영역의 넓이 증가를 목적으로 SCSN을 적용하였다. 복합재에서 발생된 레이저유도파는 이동거리에 따른 감쇠가 매우 빠르고 전파속도 또한 느리기 때문에 각 압전센서가 다룰 수 있는 유효영역의 넓이에 큰 제한이 따른다.
또한 Bae et al.이 금속재 구조물에서의 광역 NDE(Non-Destructive Evaluation)를 목적으로 제안한 직렬연결 센서 네트워크(Serially connected sensor network, SCSN)[9]를 적용하여 복합재 구조물에서의 광역 AE 트레이닝을 달성한다. AE 위치탐지를 위한 상호변조/비교 알고리즘이 함께 제시되며, 시스템 및 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 트레이닝 데이터와 손상유도 AE간의 상호변조/비교를 통해 생성된 방출위치 가시화 결과 및 거리오차를 제시하여 기법의 타당성을 증명한다.
인텐시티 맵에서 최대 NCC의 가시성을 증대시키기 위해 3 × 3 크기의 커널을 사용한 공간 메디안 필터를 2회 적용하여 표시한다.
는 F의 켤레복소수이다. 주파수 도메인에서의 응답에서 일정간격으로의 국부 최댓값를 탐색하고 이를 이용하여 |FAE|에 대한 엔벨롭을 예측한다. 이때 각 국부 최댓값 사이는 스플라인 보간법을 이용하여 보간한다.
대상 데이터
SCSN 내 임의의 두 지점에서 PLB 테스트를 통해 AE를 모사하였다. PLB 테스트에 사용된 심은 두께 0.5 mm, 길이 3 mm, 시편의 표면과 심 사이의 각도는 약 30o로 고정하였다. Table 1 및 Fig.
본 논문에서는 펄스 레이저를 이용하여 AE를 모사하던 기존 연구와 트레이닝 데이터기반의 AE 위치탐지 기법의 단점을 극복하는 Q-switched 레이저 기반의 AE 트레이닝 기법과 위치탐지 알고리즘을 제시하였다. 넓은 영역에서 생성되는 레이저유도파의 효율적인 수집을 위해 SCSN을 적용하여 레이저유도파의 감쇠가 빠르게 이루어지는 복합재 구조물에서 성공적으로 레이저를 이용한 AE 트레이닝 데이터를 수집하였다. 동일한 영역에서 PLB 테스트를 통해 6회의 손상유도 AE를 모사하고 제시한 알고리즘을 이용하여 최소 2.
4.1 복합재 AE 트레이닝 및 손상유도 AE 모사 실험
실험구성에 사용된 복합재료는 두께 1.25 mm의 CFRP wing skin이다(Fig. 4). Wing skin 시편상에 904 mm × 200 mm 크기의 영역을 지정하고 영역 내에 3개의 A-PZT(Amplifier-integrated Piezoelectric) 센서를 300 mm의 간격으로 설치하였다.
이론/모형
AE 이벤트의 검출 이후, 알고리즘은 시간 도메인에 놓인 손상유도 AE에 FFT(Fast Fourier Transform)를 적용하고 주파수 도메인에서의 성분분석을 수행한다. 각 주파수성분의 상대적인 매그니튜드를 비교하기 위해 아래의 식을 적용하여 주파수 스펙트럼 |FAE|을 계산한다.
주파수 도메인에서의 응답에서 일정간격으로의 국부 최댓값를 탐색하고 이를 이용하여 |FAE|에 대한 엔벨롭을 예측한다. 이때 각 국부 최댓값 사이는 스플라인 보간법을 이용하여 보간한다. 예측된 엔벨롭에서 최댓값 M을 추출하고, M/2를 3 dB 문턱값으로 정의한다.
성능/효과
반면 Fig. 2(c)와 복수의 압전센서를 직렬로 운용할 시, 단일 채널이 다룰 수 있는 유효영역의 크기가 극적으로 넓어지며 채널운용에 필요한 비용 또한 절감이 가능하다. Bae et al.
83 mm, 최대 4 mm의 거리오차를 갖는 위치탐지 결과를 제시하였다. 상기 결과를 바탕으로, 제시된 트레이닝 기법과 알고리즘의 타당성을 증명하였으며, 나아가 제시된 기법이 복합재 구조물에서의 AE 정량화를 수행할 수 있는 강건한 SHM 시스템으로 발전될 가능성이 있음을 보였다.
트레이닝 데이터와의 상호비교를 통해 탐지된 방출위치와 실제 방출위치사이의 거리오차는 최소 2.83 mm에서 최대 4 mm로, 알고리즘 개발 목표인 10 mm이내 거리오차를 갖는 위치탐지결과 출력이 가능함을 확인하였다.
후속연구
신뢰도 높은 트레이닝 데이터가 확보되었을지라도 트레이닝 데이터의 공간분해능(약 50 mm)이 매우 크기 때문에 검출된 AE의 방출위치와 실제 방출위치간의 오차 또한 매우 클 수도 있으며 이를 보상하기 위한 별도의 예측과정이 요구된다. 따라서 새로 제안되는 SHM 시스템은 인력의 의존도가 높은 기존 구조훈련 절차의 단점을 극복하고 AE의 정량화를 충분히 수행할 수 있는 자동화 시스템으로 구축되어야 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
전통적인 트레이닝 데이터 기반 AE 위치탐지 기법의 문제점은?
전통적인 트레이닝 데이터 기반 AE 위치탐지 기법은 크게 두 가지 주요 문제점을 지닌다. 광역 트레이닝 데이터의 획득은 인력이 직접 구조물에 격자를 설치하고 수십, 수백개의 격자점에 충격인가 등의 수단을 통해 AE를 모사하여 이루어진다. 이는 활용도가 높은 훈련데이터를 획득하기 위해 매우 오랜 시간과 노력이 소요되며 공간 분해능에서도 큰 제약이 따른다는 단점이 있다. 신뢰도 높은 트레이닝 데이터가 확보되었을지라도 트레이닝 데이터의 공간분해능(약 50 mm)이 매우 크기 때문에 검출된 AE의 방출위치와 실제 방출위치간의 오차 또한 매우 클 수도 있으며 이를 보상하기 위한 별도의 예측과정이 요구된다. 따라서 새로 제안되는 SHM 시스템은 인력의 의존도가 높은 기존 구조훈련 절차의 단점을 극복하고 AE의 정량화를 충분히 수행할 수 있는 자동화 시스템으로 구축되어야 한다.
AE(Acoustic Emission)는 어디에 활용되는가?
AE(Acoustic Emission)는 복합재 구조물에서 일어나는 층간분리, 접착분리, 섬유파단, 저속충격 등의 이벤트 검출에 폭넓게 활용된다[1,2]. AE를 활용하는 SHM(Structual Health Monitoring/Management) 시스템은 일반적으로 복수의 센서를 동시에 운용하여 AE 이벤트를 탐지하며 위치탐지, 발생 횟수 누적 등의 정량화 과정을 통해 시스템 목적을 달성한다.
SHM(Structual Health Monitoring/Management) 시스템은 어떤 과정을 통해 시스템 목적을 달성하는가?
AE(Acoustic Emission)는 복합재 구조물에서 일어나는 층간분리, 접착분리, 섬유파단, 저속충격 등의 이벤트 검출에 폭넓게 활용된다[1,2]. AE를 활용하는 SHM(Structual Health Monitoring/Management) 시스템은 일반적으로 복수의 센서를 동시에 운용하여 AE 이벤트를 탐지하며 위치탐지, 발생 횟수 누적 등의 정량화 과정을 통해 시스템 목적을 달성한다. 위치탐지 기법으로는 각 센서에서 수집된 신호의 도착시간의 차이를 통해 AE의 진원을 추적하는 기법[3,4]과 구조상 다수의 지점에서 AE을 모사하는 구조 AE 트레이닝을 수행한 후, 실제 AE 이벤트와 트레이닝 데이터 사이의 유사성을 기반으로 위치를 탐지하는 기법이 주를 이룬다[5-8].
참고문헌 (11)
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Park, C.Y., Jang, B.W., Kim, J.H., Kim, C.G., and Jun, S.M., "Bird Strike Monitoring in a Composite UAV Wing Using High Speed Optical Fiber Sensing System," Composites Science and Technology, Vol. 72, 2012, pp. 489-505.
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Kim, Y.Y., Kim, J.H., Park, Y., Shrestha, P., Kwon, H.J., and Kim, C.G., "Low-speed Impact Localization on Stiffened Composite Structure Using Reference Data Method," Composite Research, Vol. 29, No. 1, 2016, pp. 1-6.
Shrestha, P., Kim, J.H., Park, Y., and Kim, C.G., "Impact Localization on Composite Wing Using 1D Array FBG Sensor and RMS/correlation Based Reference Database Algorithm," Composite Structures, Vol. 125, 2015, pp. 159-169.
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Bae, D.Y., and Lee, J.R., "Development of Single Channeled Serial-connected Piezoelectric Sensor Array and Damage Visualization Based on Multi-source Wave Propagation Imaging," Journal of Intelligent Material Systems and Structures, Vol. 27, No. 13, 2016, pp. 1861-1870.
Scruby, C., Wadley, H., Dewhurst, R., Hutchins, D., and Palmer, S., "A Laser-Generated Standard Acoustic Emission Source," Material Evaluation, Vol. Vol. 39, 1981, pp. 1250-1254.
Lee, J.R., Jeong, H., Chung, T.T., Shin, H., and Park, J., "Damage Visualization of Filament Wound Composite Hydrogen Fuel Tank Using Ultrasonic Propagation Imager," Composite Research, Vol. Vol. 28, No. 4, 2015, pp. 143-147.
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