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비파괴 검사

2의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요

전기·전자발표 2026.09· 0

PEM 연료전지 전도도 매핑을 위한 EIT

본 연구는 전기화학 에너지 시스템 재료, 특히 고분자 전해질막(PEM) 연료전지 부품의 공간적 전도도 매핑을 위한 측정 방식으로 전기 임피던스 단층촬영(EIT)의 적용 가능성을 평가했습니다. 고분자 전해질막을 선택적으로 활성화 또는 비활성화하고, 촉매 코팅막(CCM) 및 가스 확산층에 인공 결함을 도입하여 EIT의 민감도와 진단 능력을 평가했습니다. 재구성된 전도도 분포는 주사형 전기화학 현미경(SECM)을 통해 독립적으로 검증하여 공간 대비 및 재구성 정확도를 확인했습니다. EIT는 활성화 상태 및 열화의 넓은 영역 변화를 신속하고 비파괴적으로 감지할 수 있음을 보였습니다. 또한, 국부적인 결함을 신뢰성 있게 감지했으며, 이는 공간적 맥락이 부족하여 국부적 열화와 전체적 열화를 구별하기 어려운 전기 임피던스 분광법(EIS)에 비해 명확한 이점을 제공합니다. CCM에 대한 재현성 연구 결과, 측정 가변성과 샘플 재장착 효과가 일관된 결함 식별에 충분히 낮았으며, 결함 및 배경 신호가 다양한 신뢰 구간에서 명확하게 분리되었습니다. 다양한 전극 수와 위치, 결함 배열, 샘플 크기를 포함한 시뮬레이션 연구는 미래 EIT 적용 가능성에 대한 질적 설계 방향을 제시했습니다. 이 연구는 연료전지 재료의 신속하고 비파괴적인 전기화학적 이미징을 향한 중요한 방법론적 진전을 나타냅니다. 이는 전기화학 에너지 장치에서 국부적인 활성화, 열화, 결함 및 이질성을 인라인, 인시튜, 오페란도 방식으로 조사할 수 있는 강력한 도구가 될 수 있습니다.

기계공학발표 2026.09· 0

다중 스케일 밀집 어텐션 기반 레일 결함 탐지

레일 내부 결함은 철도 운행 안전에 심각한 위협을 가하며, 초음파 B-스캔 이미징은 레일 지하 상태를 시각화하는 효과적인 비파괴 검사 방법입니다. 그러나 B-스캔 이미지의 수동 해석은 시간이 많이 소요되고 작업자의 경험에 크게 의존한다는 문제가 있습니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 레일 초음파 B-스캔 이미지의 자동 분류를 위한 다중 스케일 밀집 어텐션 네트워크(MSDA-Net)를 제안합니다. 제안된 MSDA-Net은 확장 컨볼루션, 다중 스케일 밀집 특징 추출, 그리고 어텐션 기반 특징 재조정 기법을 통합하여 다양한 공간 스케일에서 결함 특징을 포착하고, 동시에 판별적인 결함 관련 영역을 강화합니다. 모델 훈련 및 평가를 위해 여러 철도 구간에서 수집된 536개의 초음파 B-스캔 이미지를 포함하는 데이터셋을 구축했습니다. 실험 결과, MSDA-Net은 0.909의 정확도, 0.867의 매크로 정밀도, 0.845의 매크로 재현율, 그리고 0.848의 매크로 F1-점수를 달성했습니다. 비교 및 제거 실험을 통해 제안된 네트워크 구조가 레일 결함 분류에 효과적임을 추가적으로 입증했습니다. 본 연구는 레일 결함 탐지의 자동화 및 정확도 향상에 기여하여 철도 안전성을 높이는 데 중요한 의미를 가집니다. 제안된 MSDA-Net은 실제 철도 유지보수 현장에서 효율적인 비파괴 검사 솔루션으로 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.

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