보고서 정보
주관연구기관 |
한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
연구책임자 |
송지호
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발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 1997-04 |
주관부처 |
과학기술부 |
사업 관리 기관 |
한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
등록번호 |
TRKO200200017989 |
DB 구축일자 |
2013-04-18
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키워드 |
피로균열진전.균열열림점 자동측정.신경회로망 방법.표면균열.랜덤하중.Fatigue Crack Growth.Automatic Measurement of Crack Opening Level.Neural Network Method.Surface Crack.Random Loading.
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초록
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균열형 결함의 존재를 전제로 하여 손상허용설계(damage tolerantdesign)개념을 사용하는 항공기, 원자력플랜트와 같이 고도의 안전성, 신뢰성이 요구되는 기계, 구조물의 설계에서는, 랜덤하중하의 피로균열진전 평가가 필수적이며, 실제로 제조과정에서, 혹은 사용중에 구조물에 가장 많이 발생하는 표면균열에 대한 랜덤하중하의 피로균열진전 평가가 특히 중요하다. 본 연구에서는 연구 신청자가 현재까지 랜덤하중하의 관통균열의 진전거동에 관하여 얻은 연구결과와 일정진폭 하중하의 표면균열 진전거동에 관하여얻은 연구결과를 바탕으로
균열형 결함의 존재를 전제로 하여 손상허용설계(damage tolerantdesign)개념을 사용하는 항공기, 원자력플랜트와 같이 고도의 안전성, 신뢰성이 요구되는 기계, 구조물의 설계에서는, 랜덤하중하의 피로균열진전 평가가 필수적이며, 실제로 제조과정에서, 혹은 사용중에 구조물에 가장 많이 발생하는 표면균열에 대한 랜덤하중하의 피로균열진전 평가가 특히 중요하다. 본 연구에서는 연구 신청자가 현재까지 랜덤하중하의 관통균열의 진전거동에 관하여 얻은 연구결과와 일정진폭 하중하의 표면균열 진전거동에 관하여얻은 연구결과를 바탕으로, 기계 구조물에 대해 정확하고 신뢰성 높은 강도평가를 하기 위해서는 반드시 고려해야 하는 랜덤하중하의 표면피로균열 진전거동을 상세히 검토하고, 또한 얻어진 결과를 바탕으로 랜덤 하중하에서의 표면피로균열 진전속도 예측에 관해서도 검토하기로 했다.한편 피로균열진전을 지배하는 가장 중요한 인자는 균열닫힘거동이라는 것이 잘 알려져 있어, 본 연구의 목적을 달성하기 위해서는 먼저 균열닫힘 거동을 관찰하고 이에 관련하여 균열열림점을 정확하게 측정하는 것이 무엇보다도 중요하게 된다. 따라서 본 연구의 1차년도에서는 균열열림점을 보다 정확하게 그리고 재연성 있게 측정하기 위하여, 본 연구자가 이미 제안하고 있는 균열열림 자동측정 방법의 정확도 및 정밀도 그리고 한계성을 컴퓨터 시뮬레이션 연구를 통해서 검토하였다. 이 과정에서 이 방법보다 사용이 훨씬 간편하고 효율적인 신경회로망을 이용한 균열열림점 자동측정방법을 새로이 개발하게 되었다. 2차년도에서는 이 새로운 방법을 여러 실제 예에 대하여 적용하여 그 성능을 확인함과 동시에 표면균열에 대한 일정진폭시험 및 협대역 및 광대역 랜덤하중시험을 수행하여 균열닫힘및 진전거동을 검토하였다. 그 결과, 일정진폭 하중하의 균열진전속도는 균열닫힘을 고려한 유효응력강도계수로 정리가 잘 되었으나, 랜덤하중의 경우에는 균열진전속도를 유효응력강도로 예측하면, 매우 과도한 안전쪽 평가가 되어, 균열닫힘현상 만으로는 랜덤하중하의 표면균열의 진전을 설명할 수 없다는 것을 알 수가 있다. 특히 랜덤하중하의 거동과는 판이하게 달라, 이들 결과를 이용하여 랜덤하중하의 표면균열의 진전을 예측하기는 현재는 어려워, 더욱 체계적인 연구가 필요하다.본 연구에서 얻어진 성과중, 특히 신경회로망을 이용한 균열열림점 자동측정방법은 특별히 경험적으로 구해야 할 파라미터나 측정경험들이 필요하지 않아, 피로균열진전연구의효율화에 크게 기여하리라 기대되며, 랜덤하중하의 표면균열의 닫힘거동과 진전거동에 관한새로운 기초적인 결과는 이후의 연구에 중요한 자료로서 활용되리라 생각한다.
Abstract
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In damage tolerant design concept which is applied to aircraft,pressure vessel and nuclear plant designs, it is required to estimate fatigue crackgrowth under random loading, particularly for surface cracks which are most frequentlyencountered in service.In this study, fatigue growth behavio
In damage tolerant design concept which is applied to aircraft,pressure vessel and nuclear plant designs, it is required to estimate fatigue crackgrowth under random loading, particularly for surface cracks which are most frequentlyencountered in service.In this study, fatigue growth behavior of surface cracks under random loading wasinvestigated, referring to the through-thickness crack growth results under randomloading and the surface crack growth results under constant amplitude loading whichhave been previously obtained by the author.As crack closure is a primary controlling factor in fatigue crack growth, it is crucial tomeasure crack closure behavior and determine the crack opening level accurately. Inthe first year, the measurement accuracy, precision and limitations of the automatedprocedure previously developed by the author for determining crack opening level, wereexamined extensively through computer simulation. In this process, other much simplerand more effective, automated method was developed using neural networks. In thesecond year, the neural network method developed was applied extensively to the testdata previously obtained from constant amplitude and random loading tests on variousmaterials and the validity of the method was successfully proved. Surface fatiguecrack growth tests were performed under constant amplitude loading, narrow and wideband random loading on 7075-T651 aluminum alloy, measuring crack opening level bythe neural network method. Growth rates of surface cracks under constant amplitudeloading can be well expressed in terns of the effective stress intensity factor rangebased on the measured crack opening data. However, predictions of crack growthunder random loading by the effective stress intensity factor range provide excessiveover-conservative estimates, indicating that the concept of crack closure can not explainsufficiently the growth behavior of surface cracks under random loading. It is worthyof note that the closure behavior of surface cracks under random loading is quitedifferent from the closure behavior of surface cracks under constant amplitude loadingand also from the behavior of through-thickness cracks under random loading.As the neural network method developed does not require any assumption orempirical parameter, the method is expected to give more consistent and unbiased crackopening results than any other methods. Further, its simplicity may promote moreeffective fatigue crack growth research. The test results of surface cracks will beutilized effectively for future studies.
목차 Contents
- 1. 서론...7
- 2. 연구방법 및 이론...9
- 2.1 균열열림점 자동측정법...9
- 2.2 표면피로균열 진전시험 방법...12
- 3. 결과...16
- 3.1 균열열림점 자동측정 결과...16
- 3.2 표면피로균열 진전시험 결과...28
- 4. 고찰...37
- 5. 결론...38
- 6. 인용문헌...39
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