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- 저자 : 백세일(Seil Baek) (검색결과 7 건)
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백세일(Seil Baek),원상훈(Sanghoon Won) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.5
군용 항공기들은 MIL-STD-1530 Aircraft Structural Integrity Program(ASIP) 요구도에 따라 기체 구조가 설계되고 제작됨으로써 비행안전을 보장하고 감항인증 기준을 충족도록 하고 있다. 또한 항공기 운영단계에서는 운용군이 주기적으로 피로수명을 평가할 수 있도록 모니터링 시스템을 제공토록 하고 있다. C-130 수송기는 설계 시 ASIP 요구도가 미반영되어 피로수명을 산출할 수 있는 시스템이 개발되지 않았다. 대신 운용도평가(OUE, Operating Usage Evaluation)를 통해 산출된 운용격렬도(SF, Severity Factor)를 기준으로 구조 피로수명을 산출한다. 이 방법은 운용도의 변화로 인한 피로수명 증가율 변화를 충분히 반영할 수 없으므로 타 기종의 피로수명 산출 방법에 비해 다소 정확도가 부족하다. 본 연구에서는 C-130H 수송기의 주요구조 부위 피로수명을 보다 정확히 산출할 수 있는 기법과 시스템을 개발하였다. 시스템 개발에 필요한 기본 비행운용 정보(고도, 속도 등) 획득을 위해 1대의 C-130H에 KAM-500 장비를 장착하고 주요구조 부위에 Strain Gauge를 부착하였다. 획득된 데이터를 기반으로 각 비행 조건별 피로손상률 값을 설정하여 실시간 운용도를 반영한 피로수명을 산출할 수 있도록 하였다. Generally the Military aircraft are designed and developed in accordance with the MIL-STD-1530 Aircraft Structural Integrity Program(ASIP) requirements to ensure safety of flight and meet airworthiness criteria. In addition, for the aircraft operation phase, a monitoring system is provided so that the users can periodically evaluate fatigue life. In the case of C-130H cargo aircraft does not incorporate ASIP requirements in its design, so no system has been developed to assess fatigue life. Instead structural fatigue life is calculated based on SF(Severity Factor) extracted from Operating Usage Evaluation(OUE). This method can not take account the fatigue life accumulation rate caused by usage variation, and is less accurate than other aircraft model. In this work, the methodology and system was developed to predict fatigue life for C-130H primary structures. To obtain basic flight operational information(altitude, speed, etc.) for system development, one C-130H was equipped with KAM-500 and attached Strain Gauges on the primary structural area. This system allows to calculate fatigue life reflecting real-time operational usage through the fatigue damage rate for each flight conditions.
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비행데이터 이미지 기반 Deep Learning을 통한 항공기 피로수명 예측
전병철(Byungchul Jeon),백세일(Seil Baek),김신곤(Sinkon Kim),이홍철(Hongchul Lee) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.5
항공기는 설계/개발단계에서 주요 피로취약부위에 대해 예측 운영환경을 반영한 구조해석, 피로해석을 통해 안전성을 확보한다. 실제 운영환경은 설계와 다르게 운영되므로 군용 항공기는 실제 운영 상태의 비행데이터를 반영하여 피로수명 해석을 수행하고 있다. 일부 항공기는 비행데이터에서 직접 하중/응력 스펙트럼을 생성하고 피로수명 해석을 수행함으로써 장시간의 복잡한 계산 시스템을 필요로 한다. 본 연구에서는 항공기 비행 파라미터에 대한 이미지화 과정 및 Deep Learning 기계학습 적용을 통해 효과적이고 효율적인 피로수명 예측 방안을 제시하고자 한다. 비행 파라미터에 대한 이미지화 과정은 다차원의 대량 축적된 비행데이터에 대한 Deep Learning 적용 적합성 향상에 기여하였으며, 이러한 기계학습 과정을 통해 정확도가 유지된 상태에서 수명예측 시간 단축이 가능함을 확인하였다. In the aircraft design/development stage, flight safety is confirmed through structural analysis and fatigue analysis reflecting the predicted operating environment for fatigue critical locations. Since the actual environment is operated differently from the design, the military aircraft is performing fatigue analysis by reflecting flight data of actual operating conditions. Some aircraft require time consuming and complex calculation system by generating load/stress spectra directly from flight data and performing fatigue life analysis. In this study, we propose an effective and efficient fatigue life prediction method through the application of deep learning by imaging process for aircraft flight parameters. The process of imaging flight parameters contributed to the improvement of the suitability of deep learning application to multi-dimensional mass accumulated flight data, and it was confirmed that the fatigue life prediction can be shortened while maintaining accuracy through this deep learning process.
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와전류탐상검사를 이용하여 탐지 가능한 볼트홀 내부 균열 길이 연구
이두열,양성운,박종운,백세일,김순길,Lee, Dooyoul,Yang, Seongun,Park, Jongun,Baek, Seil,Kim, Soonkil 대한기계학회 2017 大韓機械學會論文集A Vol.24 No.2
물리모델과 기계학습방법을 이용한 모델지원탐지확률(MAPOD, Model-assisted Probability of Detection) 실험계획법과 운용 중 결함이 발생한 부품을 사용하여 탐지확률을 측정하는 방법을 연구하였다. 검사방법은 와전류탐상검사를 적용하였고 검사대상은 볼트홀 표면에 존재하는 피로균열이다. 모델 지원탐지확률을 이용한 결과 실험요인이 큰 폭으로 감소하였다. 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션을 이용하여 시편 균열길이 측정의 불확실성을 탐지확률에 반영함으로써 사용 중 결함품을 사용하여 비파괴검사정비사의 기량검증을 수행할 수 있었다. In this study, the physics-based model and machine learning technique were used to conduct model-assisted probability of detection (MAPOD) experiments. The possibility of using in-service cracked parts was also investigated. Bolt hole shaped specimens with fatigue crack on the hole surface were inspected using eddy current inspection. Owing to MAPOD, the number of experimental factors decreased significantly. The uncertainty in the crack length measurement for in-service cracked parts was considered by the application of Monte Carlo simulation.
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베이지안 네트워크 기반 전시 파손항공기 임무수행능력 예측 모델
이두열(Dooyoul Lee),백세일(Seil Baek),김민생(Min-Saeng Kim),김신곤(Sinkon Kim) 대한기계학회 2021 大韓機械學會論文集A Vol.45 No.2
베이지안 네트워크에 기반한 전시 파손항공기 임무수행능력 예측 모델을 연구하였다. 항공기 손상평가 결과와 투입시간에 따른 임무수행능력을 산출하기 위해 베이지안 네트워크 모델을 개발하였다. 이 모델은 항공기의 주요구조, 보조구조, 그리고 복합재구조의 수리확률을 각 구조에 대한 손상평가 결과와 투입시간을 고려하여 계산한다. 각 구조에서 발생한 손상은 항공기의 기동성에 영향을 미치고, 궁극적으로 항공기의 임무수행능력에 영향을 미친다. 걸프전 A-10 항공기 파손 수리사례를 통해 임무수행능력을 바탕으로 한 항공기 수리 우선순위 결정과 임무배정에 대해 논의하였다. 손상평가, 예측 모델 개발, 교정, 그리고 타당성 검증이 전시 파손항공기의 임무수행능력 정량화에 전제 조건임을 확인하였다. The mission-readiness prediction model for a battle-damaged aircraft based on a Bayesian network (BN) was investigated in this study. The BN model was constructed to quantify the aircraft mission-readiness. The probabilities of repair for major, minor, and composite structural components were calculated considering the damage assessment results and repair duration for each model component. Damages on the structural components affected the maneuverability of aircraft and, eventually, the mission readiness. A case study using A-10 aircraft battle damage repair (ABDR) data obtained during the Gulf War was described. The method of mission assignment and repair prioritization based on the mission readiness were discussed. Damage assessment, model development, calibration, and validation were identified as essential prerequisites for the successful quantification of the mission readiness of ABDR.
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와전류탐상검사를 이용하여 탐지 가능한 볼트홀 내부 균열 길이 연구
이두열(Dooyoul Lee),양성운(Seongun Yang),박종운(Jongun Park),백세일(Seil Baek),김순길(Soonkil Kim) 대한기계학회 2017 大韓機械學會論文集A Vol.41 No.8
물리모델과 기계학습방법을 이용한 모델지원탐지확률(MAPOD, Model-assisted Probability of Detection) 실험계획법과 운용 중 결함이 발생한 부품을 사용하여 탐지확률을 측정하는 방법을 연구하였다. 검사방법은 와전류탐상검사를 적용하였고 검사대상은 볼트홀 표면에 존재하는 피로균열이다. 모델지원탐지확률을 이용한 결과 실험요인이 큰 폭으로 감소하였다. 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션을 이용하여 시편 균열길이 측정의 불확실성을 탐지확률에 반영함으로써 사용 중 결함품을 사용하여 비파괴검사정비사의 기량검증을 수행할 수 있었다. In this study, the physics-based model and machine learning technique were used to conduct model-assisted probability of detection (MAPOD) experiments. The possibility of using in-service cracked parts was also investigated. Bolt hole shaped specimens with fatigue crack on the hole surface were inspected using eddy current inspection. Owing to MAPOD, the number of experimental factors decreased significantly. The uncertainty in the crack length measurement for in-service cracked parts was considered by the application of Monte Carlo simulation.
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