구리 코어 와전류 탐촉자 통계 및 신경망 최적화

본 연구는 원자력 분야 저전도성 재료의 결함 탐지 및 특성화를 개선하기 위해 구리 코어를 통합한 새로운 와전류 탐촉자의 설계 및 성능 평가를 제시한다. 이 탐촉자는 절대 탐촉자의 단순성과 고급 구성의 방향성 감도를 결합하여, 검사 재료 내에 고도로 대칭적인 자기장과 거의 균일한 와전류 분포를 생성함으로써 표면 및 표면하 결함에 대한 감도를 향상시킨다. 탐촉자의 탐지 성능에 미치는 여기 주파수 및 탐촉자 리프트오프 등 주요 검사 매개변수의 영향을 조사하기 위해 매개변수 분석을 수행했다. 또한, 다양한 재료에서 결함 탐지 능력을 정량화하기 위해 ROC 곡선 및 AUC 지표 기반의 통계적 평가를 실시했다. 시뮬레이션된 임피던스 신호로부터 균열 깊이, 방향 및 검사 대상 플레이트의 재료 유형을 포함한 주요 균열 특성을 추정하기 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 신경망을 구현하여 데이터 역산에 활용했다. 이 접근 방식은 복잡한 결함 특성화를 위한 정량적이고 자동화된 방법을 제공한다. 이 연구는 원자력 산업에서 안전성을 높이는 데 기여할 수 있는 저전도성 재료의 비파괴 검사 기술 발전에 중요한 기여를 한다. 제안된 탐촉자와 신경망 기반 분석은 결함 탐지 및 특성화의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.