최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
---|---|
연구책임자 | 이상언 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-02 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO202300008016 |
과제고유번호 | 1345349684 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축 |
DB 구축일자 | 2023-09-26 |
키워드 | 피로 균열.비선형성.초음파.비파괴검사.딥 러닝.Fatigue crack.Nonlinearity.Ultrasonic wave.Nondestructive test.Deep learning. |
연구개발 목표 및 내용
최종 목표
기존 실험 데이터에 딥 러닝 학습을 적용하여, 인공지능은 해당 신호들을 어떻게 인식하고 구분하는지 조사하고, 이를 바탕으로 비선형 초음파 기법의 원리를 탐구 및 고도화시키고자 한다.
전체 내용
비손상 상태와 손상 상태의 시편이 신호적으로 명확한 차이를 보이는 경우에는 손상 여부 판별이 쉽지만, 비손상 상태의 시편 역시 재료의 비선형성을 갖기 때문에 일부 비선형 성분이 검출되기도 한다. 따라서 본 연구진은 비선형 초음파 기법의 신뢰성을 향상시키기 위해 다양한 주파수로 실험을 반
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.