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성연욱(Yeonuk Seong),김완승(Wanseung Kim),김종성(Jongseong Kim),박준홍(Junhong Park) 한국비파괴검사학회 2020 한국비파괴검사학회지 Vol.40 No.6
산업안전 이슈가 증가하면서 체결부의 볼트체결력에 대한 정밀한 측정방법 연구가 활발하다. 특히 수송 산업, 건축 산업 등에서 볼트부의 체결 상태를 측정하는 이슈가 점차 대두되고 있다. 축력을 측정하는 방법은 다양하지만 측정시간이 길고, 측정기구가 무거우며 사전 준비가 필요하다. 이 해결을 위해서는 기계의 자가진단을 통해 빠르고 정확한 측정이 포함되어야 한다. 이번 연구에서는 구조파를 볼트체결부에 인가하여 볼트 축력의 변화에 따라 구조파 특성을 관찰하고, 그 특성을 이용하여 축력을 자가 판정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 축력이 변화함에 따라 구조파는 인가된 곳에서 더 빠르게 체결부위를 돌아 볼트부 반대편에 도달하였다. 이는 체결에 의한 변위가 구조파를 통해 나타나는 것을 나타낸다. 결과에 따르면, 딥러닝 알고리즘을 통해 구조파 신호를 학습데이터로 하여 자가 판단을 성공적으로 진행하였다. 이 기술을 바탕으로 체결부 측정에 관련한 산업에 기여를 할 것으로 기대된다. As industrial safety issues increase, much research is being conducted on precise measurement methods for the bolt clamping force. In particular, the estimation of the clamping force in bolts is important in the transportation and construction industries. There are various methods to measure the clamping force using an instrument that is heavy and requires special setup. However, to meet the requirements, fast and accurate measurement technology must be included through self-diagnosis of the machine. In this study, a structural vibration was applied to the bolt joint to observe its propagation characteristics according to the change in the bolt clamping force. The clamping force was determined using its characteristics. As the clamping force increases, the arrival time of the structure wave at the opposite location is reduced. This indicates that the structure wave is affected by the displacement caused by the clamping force. Self-determination was successfully carried out using the structure wave signal as the input learning data through the deep-learning algorithm. This technology is expected to contribute to the industry related to joint reliability assessment.