인공지능 기반 복합재료 음향방출원 위치 탐지 기법 연구 (Acoustic Emission Source Localization Methodology for Composite Materials based on Artificial Intelligence)

서지정보

· 발행기관 : 대한기계학회
· 수록지 정보 : 대한기계학회논문집 A / 46권 / 1호 / 21 ~ 31페이지
· 저자명 : 원종익, 오현택, 사공재

초록

본 연구는 복합재료에서 발생한 음향방출원의 정확한 위치 탐지를 위하여 인공지능에 기반한 위치 탐지 방법론을 제시하였다. 탄소섬유강화플라스틱을 대상으로 소재로 선정하였고, 4개의 압전소자를 사용하여 음향방출신호를 계측하였다. 계측된 신호를 웨이블릿 변환하여 스케일로그램을 획득하였고, 이를 인공지능 모델의 학습데이터로 사용하였다. 복합재료의 이방성으로 인해 센서의 위치에 따라 달라지는 응답 특성을 반영하기 위하여 합성곱층을 병렬적으로 구성하였고, 음향방출원의 좌표를 탐지하기 위하여 회귀 모델로 구성한 AESLNet(acoustic emission source locating network)을 제안하였다. 또한 베이지안 최적화를 통해 하이퍼파라미터(hyper-parameter)를 최적화하여 제안된 모델의 성능을 극대화하여 평균 오차 3.02 mm, 분해능 20 mm로 음향방출원의 위치 탐지가 가능함을 확인하였다.

영어초록

A methodology for acoustic emission source localization in composite materials based on artificial intelligence is presented. Carbon-fiber-reinforced plastic was selected for the specimen, and acoustic emission signals were measured using piezoelectric devices. The measured signals were wavelet-transformed to obtain scalograms, which were used as training data for the artificial intelligence model. The acoustic emission source localization network AESLNet proposed in this study was constructed using convolutional layers in parallel because of the anisotropy of the composited materials. A regression model was used to detect the coordinates of the acoustic emission source location. The hyper-parameter of the network was optimized by Bayesian optimization. The results confirmed that the network can detect the location of the acoustic emission source with an average error of 3.02 mm and a resolution of 20 mm.

참고자료

· 없음