Acoustic Emission으로 균열 발생 순간을 찾을 수 있을까?｜탄성파 기반 초기 손상 검출 원리
눈에 보이지 않는 균열의 비명 소리 탄성파로 찾는 초기 손상 우리가 사용하는 다리나 건물, 혹은 비행기의 날개는 겉으로 보기에는 아주 단단하고 멀쩡해 보입니다. 하지만 내부에서는 …
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고장 진단
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Rolling Contact Fatigue에서 White Etching Crack은 왜 생길까?｜베어링 조기 파손의 미세조직 메커니즘
베어링의 보이지 않는 적 화이트 에칭 크랙이란 무엇인가 산업 현장에서 베어링은 기계의 심장과 같습니다. 하지만 예기치 않게 베어링이 파손되면 생산 라인이 멈추고 막대한 비용 손실이…
Digital Twin의 예측값은 얼마나 믿을 수 있을까?｜Model-Form Uncertainty·Parameter Uncertainty·Bayesian Updating을 이용한 불확실성 정량화
디지털 트윈의 예측값은 얼마나 믿을 수 있을까 디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 자산이나 시스템을 가상 공간에 똑같이 복제하여 시뮬레이션하는 기술입니다. 공장 설비의 고장을 미리 …
Stochastic Resonance는 어떻게 잡음 속 미세 고장신호를 오히려 증폭할까?｜비선형 시스템을 이용한 초기 결함 검출
잡음이 오히려 신호가 되는 마법 같은 현상 확률적 공명 우리는 보통 잡음이라고 하면 무조건 제거해야 할 방해 요소라고 생각합니다. 라디오에서 들리는 지지직거리는 소리나 사진의 노이…
Bayesian Inverse Problem으로 기계 내부의 보이지 않는 결함을 추정할 수 있을까?｜센서 데이터에서 모델 파라미터를 역산하는 방법
베이지안 역문제로 기계 내부의 보이지 않는 결함을 추정하는 방법 현대 산업 현장에서 기계의 상태를 실시간으로 진단하는 것은 안전과 효율성 측면에서 매우 중요한 과제입니다. 하지만 …
Guided Wave 기반 Structural Health Monitoring｜분산곡선과 Mode Conversion으로 미세균열 위치를 역추정하는 방법
유도초음파를 활용한 구조물 건전성 모니터링의 기본 개념 구조물 건전성 모니터링(Structural Health Monitoring, SHM)은 현대 산업 안전의 핵심 기술입니다. …
기계 시스템 Digital Twin은 단순한 3D 모델과 무엇이 다를까?｜상태추정·모델 업데이트·예지정비의 수학적 구조
디지털 트윈이 단순한 3D 모델과 차별화되는 지점 많은 사람이 디지털 트윈을 단순히 공장이나 기계를 예쁘게 옮겨놓은 3D 그래픽 모델이라고 생각합니다. 하지만 디지털 트윈의 본질은…
Bayesian Fault Diagnosis｜센서 데이터가 불완전할 때 고장 가능성을 확률로 추론하는 방법
베이지안 고장 진단이 왜 중요한가 현대 산업 현장이나 일상 속 스마트 기기에서 센서는 눈과 귀의 역할을 합니다. 하지만 문제는 센서가 항상 완벽하지 않다는 점입니다. 데이터가 중간…
서보 유압시스템에서 Stick-Slip과 Limit Cycle이 발생하는 이유｜마찰·밸브 비선형성·제어기의 상호작용
서보 유압시스템의 움직임을 방해하는 주범 스틱슬립과 리미트 사이클 정밀한 위치 제어나 힘 제어가 필요한 산업 현장에서 서보 유압시스템은 핵심적인 역할을 수행합니다. 하지만 완벽해 …