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- 저자 : 정희돈(H. D. Jeong) (검색결과 5 건)
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Al-Li 8090 합금의 미세조직과 이방성에 따른 음향방출 거동
정희돈,이기안,이종수 韓國非破壞檢査學會 1996 한국비파괴검사학회지 Vol.16 No.4
Al-Li 8090 합금을 재료로 인장과 파괴 시험 중의 음향방출 거동을 조사하여, 미세조직과 방향성에 따른 변형 기구를 규명해 보고자 하였다. 이것을 위해 시편은 미세조직(δ' 상이 지배적인 조직과 S'+δ'조직)과 방향성(L방향과 ST방향)에 따라 제조하였으며, 인장과 파괴시험을 수행하면서 음향방출 거동을 관찰하였고, 이를 투과 및 주사 전자 현미경의 결과와 비교하여 전위의 미세기구에 관하여 고찰해 보았다. δ'조직에서는 L방향과 ST방향의 시편 모두에서 낮은 RMS의 연속형 방출 신호가 나타났고, S'+δ'조직에서는 돌발형 방출 신호들만이 관찰되었다. 여러 연구 결과를 통해 δ'조직에서의 연속형 형태의 음향방출은 주로 정합인 δ'상의 전단에 기인한 것인 반면, S'+δ'조직에서의 돌발형 형태의 음향방출은 부정합 S'상의 전단 또는 microcracking때문인 것으로 추론할 수 있었다. 시편의 방향성에 관해서는, ST방향의 시편들의 경우 LT 방향의 시편들보다 많은 돌발형 신호들을 보였다. ST방향 시편들에서 나타나는 이러한 돌발형 신호들은 주로 균열 전파 방향에 평행하게 놓여져 있는 입계를 따라, 급격하게 진행되는 균열 전파에 의해서 나타나는 것으로 보인다. A study has been made to investigate the acoustic emission(AE) behavior during the tensile and fracture tests of an Al-Li 8090 alloy, and to correlate it with the deformation mechanisms as a function of microstructure and plate orientation. Mechanical Tests and AE measurements were conducted on the specimens with different microstructure (the δ' phase dominant microstructure and the S'+δ' microstructure) and with different orientations (L and ST). In the δ' structure, continuous emissions were produced in both the L and ST oriented specimens, while only the burst emissions were observed to occur in the S'+δ' structure. It was inferred from the above results that continuous type emissions were mainly attributed to the shearing of coherent δ' precipitates in the δ' structure, while the burst type emissions were produced due to the shearing or microcracking of incoherent S' phase in the S'+ δ' structure. As to the effect of plate orientation, the ST oriented specimens showed more burst emissions than the LT oriented ones. A large number of burst emissions produced in the ST specimen were presumably due to the rapid crack propagation along the intergranular boundary located parallel to the crack propagation direction.
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용접 결함 종류 판별을 위한 지능형 초음파 신호 분류 소프트웨어의 개발
김학준,정희돈,송성진 韓國非破壞檢査學會 1997 한국비파괴검사학회지 Vol.17 No.4
용접 결함에 대한 초음파탐상시험으로부터 결함의 종류를 결정하는 것은 초음파형상인식기법에 의해 가장 잘 해결할 수 있기 때문에 지금까지 이 기법에 대한 연구가 많이 수행되어 왔다. 그러나 이 기법은 지금까지의 많은 연구에도 불구하고, 실제 산업 현장에서는 아직까지 널리 사용되지 못하고 있는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는, 용접 결함으로부터 초음파 신호를 채취하여 입력하면 적절한 신호처리를 통해 신호의 특징을 추출하고 신경회로망 등 다양한 인공지능기법을 적용하여 용접 결함의 종류를 자동적으로 판별하는 지능형 초음파 신호 분류 소프트웨어를 개발하였다. 그리고 개발된 분류기를 이용하여 용접부내에 존재하는 용접 결함을 균열(crack)과 비균열(non-crack)으로 분류하는 문제에 적용함으로써, 산업 현장에서 쉽게 이용할 수 있는 실제적인 분류기로서의 가능성을 검증하였다. Ultrasonic pattern recognition is the most effective approach to the problem of discriminating types of flaws in weldments based on ultrasonic flaw signals. In spite of significant progress in the research on this methodology, it has not been widely used in many practical ultrasonic inspections of weldments in industry. Hence, for the convenient application of this approach in many practical situations, we develop an intelligent ultrasonic signature classification software which can discriminate types of flaws in weldments based on their ultrasonic signals using various tools in artificial intelligence such as neural networks. This software shows the excellent performance in an experimental problem where flaws in weldments are classified into two categories of cracks and non-cracks. This performance demonstrates the high possibility of this software as a practical tool for ultrasonic flaw classification in weldments.
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