| 1 |
1
낙하충격시험기를 활용하여 충격자에 의한 하이브리드 직물의 손상이 발생하는 단계; 상기 하이브리드 직물에 부착된 전극을 통해 상기 하이브리드 직물의 손상에 따른 전압강하 데이터를 획득하는 단계; 획득한 상기 하이브리드 직물의 전압강하 데이터와 손상 형태의 상관관계를 분석하는 단계; 상기 전압강하 데이터와 손상 형태의 상관관계의 분석을 통한 손상정보를 머신러닝(machine learning) 기반 랜덤포레스트(random forest) 알고리즘을 적용하여 학습하고, 손상정보를 데이터베이스화 하는 단계; 학습된 데이터베이스를 토대로 손상정보를 분류 및 검증하는 단계; 및 검증된 손상정보를 기반으로 충격자 형상을 예측하는 단계를 포함하는, 하이브리드 직물의 충격손상 감지 및 충격자 형상 예측 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 하이브리드 직물은, 직조 형식의 탄소-케블라(Carbon-Kevlar) 하이브리드 직물인 것을 특징으로 하는, 하이브리드 직물의 충격손상 감지 및 충격자 형상 예측 방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 탄소-케블라 하이브리드 직물은, 낙하충격으로 인해 손상이 발생되는 영역과 손상에 의해 인가된 탄소섬유의 전압변화를 측정하기 위한 PCB(printed circuit board) 접합 영역을 포함하고, 상기 PCB 접합 영역에 다수개의 전극을 배치하는 것을 특징으로 하는, 하이브리드 직물의 충격손상 감지 및 충격자 형상 예측 방법
|
| 4 |
4
제2항에 있어서,상기 탄소-케블라 하이브리드 직물은, 낙하충격으로 인해 손상이 발생되는 영역과 손상에 의해 인가된 탄소섬유의 전압변화를 측정하기 위한 PCB(printed circuit board) 접합 영역을 포함하고, 상기 PCB 접합 영역에 6mm 간격으로 배열된 15개의 전극을 배치하는 것을 특징으로 하는, 하이브리드 직물의 충격손상 감지 및 충격자 형상 예측 방법
|
| 5 |
5
제2항에 있어서,상기 탄소-케블라 하이브리드 직물은, 탄소섬유의 전기전도성을 활용하며, 상기 탄소섬유의 직교방향으로 상기 케블라 하이브리드 직물을 접합하고 x, y축으로 다수개의 전극을 구성하여 x, y 좌표의 2차원 손상정보를 확보하는 것을 특징으로 하는, 하이브리드 직물의 충격손상 감지 및 충격자 형상 예측 방법
|
| 6 |
6
제1항에 있어서,상기 하이브리드 직물의 전압강하 데이터와 손상 형태의 상관관계를 분석하는 단계는, 획득한 상기 하이브리드 직물의 전압강하 데이터를 기반으로 상기 하이브리드 직물의 x, y축 손상 길이와 범위에 따른 전압강하의 상관관계를 분석하는 것을 특징으로 하는, 하이브리드 직물의 충격손상 감지 및 충격자 형상 예측 방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서,상기 손상정보를 머신러닝 기반 랜덤포레스트 알고리즘을 적용하여 학습하고, 손상정보를 데이터베이스화 하는 단계는, 손상 이전 각 전극의 최초 전압값에 대한 오차의 최대값, 중앙값, 평균값 및 전압강하 감지채널 수 총 4개 항목에 대해 x축과 y축에 위치한 전극을 모두 고려한 총 8가지 항목으로 랜덤포레스트 변수를 구성하는 것을 특징으로 하는, 하이브리드 직물의 충격손상 감지 및 충격자 형상 예측 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 학습된 데이터베이스를 토대로 손상정보를 분류 및 검증하는 단계는, 상기 랜덤포레스트 알고리즘의 검증을 위해 손상정보 학습 시 확보한 데이터베이스를 충격자 형상 특징에 따라 분류하고 OOB(Out-Of-Bag)를 이용하여 학습된 데이터베이스를 검증하는 것을 특징으로 하는, 하이브리드 직물의 충격손상 감지 및 충격자 형상 예측 방법
|
| 9 |
9
제1항에 있어서,상기 검증된 손상정보를 기반으로 충격자 형상을 예측하는 단계는, 상기 충격자의 형상 및 충돌각도에 따른 손상정보를 데이터베이스화한 결과를 활용하여 다양한 하이브리드 직물의 손상정보를 토대로 원통형, 원추형 및 칼날형의 충격자의 형상정보를 예측하는 것을 특징으로 하는, 하이브리드 직물의 충격손상 감지 및 충격자 형상 예측 방법
|
| 10 |
10
낙하충격시험기를 활용하여 충격자에 의한 하이브리드 직물의 손상이 발생하는 손상 발생부; 상기 하이브리드 직물에 부착된 전극을 통해 상기 하이브리드 직물의 손상에 따른 전압강하 데이터를 획득하는 전압강하 데이터 획득부; 획득한 상기 하이브리드 직물의 전압강하 데이터와 손상 형태의 상관관계를 분석하는 손상 형상-전압강하 상관 분석부; 상기 전압강하 데이터와 손상 형태의 상관관계의 분석을 통한 손상정보를 머신러닝(machine learning) 기반 랜덤포레스트(random forest) 알고리즘을 적용하여 학습하고, 손상정보를 데이터베이스화 하는 손상정보 학습부; 학습된 데이터베이스를 토대로 손상정보를 분류 및 검증하는 손상정보 분류 및 검증부; 및 검증된 손상정보를 기반으로 충격자 형상을 예측하는 충격자 형상 예측부를 포함하는, 하이브리드 직물의 충격손상 감지 및 충격자 형상 예측 장치
|
