인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
본 연구는 풍력터빈 블레이드 루트부의 SCM440과 FRP 재료에 대한 음향방출(AE) 신호 특성을 실험적으로 분석하였으며, 인장시험과 AE 측정을 수행하여 각 재료의 기계적 특성, 파괴 거동, AE 신호 특성을 규명하였다. 수집된 AE 데이터를 대상으로 스펙트럴 클러스터링을 적용하여 손상 메커니즘을 체계적으로 분류하고자 하였다. 연구 결과, 두 재료의 고유한 파괴 특성이 AE 신호에 반영되어 재료별 손상 진단의 가능성을 확인하였으며, 각 재료의 미세구조와 파괴 메커니즘에 따른 특징적인 AE 신호 패턴을 식별하였다. 특히 SCM440의 점진적 연성파괴와 FRP의 복합적 취성파괴 과정을 AE 신호의 진폭, 주파수, 클러스터링 분석을 통해 정량적으로 평가함으로써, 풍력터빈 블레이드 루트부의 실시간 건전성 모니터링을 위한 기초 연구 방법론을 제시하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092476893
