KCI등재
자율 감지 및 확률론적 신경망 기반 패턴 인식을 이용한 배관 구조물 손상 진단 기법
저자
발행기관
학술지명
한국비파괴검사학회지(JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY FOR NONDESTRUCTIVE TESTING)
권호사항
발행연도
2011
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
351-359(9쪽)
KCI 피인용횟수
1
제공처
최근 토목, 기계 및 항공 분야에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준 확보를 위하여 구조물의 결함 및 노후화에 의한 성능저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 실제 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능한데, 복합 손상을 단일 모드 계측 시스템으로부터 진단하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 모드 계측 시스템을 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 모드 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 모드는 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역의 구조 응답을 계측하며, 두 번째 모드는 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스와 유도 초음파의 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법 중 확률론적 신경망 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 실험을 수행하였다.
더보기In a structure, damage can occur at several scales from micro-cracking to corrosion or loose bolts. This makes the identification of damage difficult with one mode of sensing. Hence, a multi-mode actuated sensing system is proposed based on a self-sensing circuit using a piezoelectric sensor. In the self sensing-based multi-mode actuated sensing, one mode provides a wide frequency-band structural response from the self-sensed impedance measurement and the other mode provides a specific frequency-induced structural wavelet response from the self-sensed guided wave measurement. In this study, an experimental study on the pipeline system is carried out to verify the effectiveness and the robustness of the proposed structural health monitoring approach. Different types of structural damage are artificially inflicted on the pipeline system. To classify the multiple types of structural damage, a supervised learning-based statistical pattern recognition is implemented by composing a two-dimensional space using the damage indices extracted from the impedance and guided wave features. For more systematic damage classification, several control parameters to determine an optimal decision boundary for the supervised learning-based pattern recognition are optimized. Finally, further research issues will be discussed for real-world implementation of the proposed approach.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.36 | 0.36 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.21 | 0.19 | 0.467 | 0.14 |
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