초록

AE를 이용해서 콘크리트 구조물의 파괴를 감시할 수 있는 가능성을 연구하였다. 우선, 재료의 파괴와 AE신호 특성의 연관관계를 이론적, 실험적으로 연구하였다. 또, AR모델과 신경회로망 패턴인식기를 이용한 콘크리트 구조물의 파괴 감시 시스템의 구조를 제안하였다. 실험결과는 콘크리트 재료의 파괴와 환경잡음에 의한 AE의 특성이 특징공간에서 분리될 수 있다는 것을 보여주고 있다. 따라서 본 연구의 결과는 AE가 높은 감도, 낮은 가격, 그리고 작은 크기 때문에 콘크리트 구조물을 감시하는 좋은 센서가 될 수 있음을 보여주고 있다.

Abstract ▼

The feasibility of using AE for monitoring mechanical failure in concrete structures has been tested. First, the relationship between the fracture and the characteristics of AE signal is theoretically and experimentally investigated. Also, a scheme for monitoring fracture of concrete structures base

The feasibility of using AE for monitoring mechanical failure in concrete structures has been tested. First, the relationship between the fracture and the characteristics of AE signal is theoretically and experimentally investigated. Also, a scheme for monitoring fracture of concrete structures based on AR model and neural net pattem classifier is proposed. The experimental data manifest that the characteristics of AE signal from failure, and from environmental noise can be separated in the feature space. Consequently, the results of this study manifest that AE is a good choice as sensor for monitoring concrete structure due to its high sensitivity, low cost, and compactness.

목차 Contents

• 표지...1
• -목차-...2
• 제출문...3
• 연구계획서 요약...4
• 연구결과 요약문...5
• PROJECT SUMMARY...6
• 나) 서론...7
• 다) 연구방법 및 이론...8
• 1. 콘크리트의 파괴에 의해 발생하는 AE...8
• 2. AE의 신호처리, 특징추출 및 패턴인식...9
• 라) 결과 및 고찰...12
• 1. 실험...12
• 2. 실험결과...12
• 마) 결론...14
• 바) 인용문헌...15
• 논문발표 목록서...28
• 자체평가서...29