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저자정보
윤동진 (한국표준과학연구원) 김기복 (한국표준과학연구원) 정중채 (한국표준과학연구원) 이승석 (한국표준과학연구원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2001년도 1차 재료 및 파괴부문 학술대회 논문집
발행연도
2001.3
수록면
99 - 106 (8page)

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This study was conducted to estimate the mechanical properties of steel structure such as stress intensity factor and crack propagation by using the AE parameters. Considering the multivariate and nonlinear properties of AE parameters such as ring-down count, rise time, energy, event duration and peak amplitude from fatigue crack propagation, the multiple linear regression (MLR), principal component regression (PCR) and artificial neural network (ANN) model for estimation of the stress intensity factor (SIF) were developed and validated. The AE parameters were found to be very significant to estimate the stress intensity factor. The performance and stability of each model for SIF were analyzed and compared. The ANN model for SIF was better than MLR and PCR model.
#Acoustic Emission(음향방출) #Crack Propagation(균열진전) #Fatigue Crack(피로균열) #Stress Intensity Factor(응력확대계수) #Multiple Linear Regression(다중선형회귀) #Principal Component Analysis(주성분분석) #Artificial Neural Network(인공신경망)

목차

Abstract
1. 서론
2. 다변량 통계분석 및 인공신경망
3. AE 실험
4. 결과 및 고찰
5. 결론
참고문헌

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