인류 문명은 재료의 발달과 함께 진화를 해왔으며 20세기 후반부터 등장한 스마트재료는 외부 환경에 맞춰 스스로 적응을 하는 재료이다. 많은 종류의 스마트재료 중 대표물질이라고 할 수 있는 형상기억합금은 온도에 반응하여 자가 치유효과 를 볼 수 있는 재료이다. 외부 하중에 의한 변형을 자가치유 효과를 사용하여 회복을 하고자 하는 연구는 계속되어 왔지만 온 도의 변화를 구조물 전체적으로 줘야한다는 많은 불편이 있었다. 따라서 본 연구에서는 이 효과를 증진하여 상온에서도 자가 치유효과를 할 수 있는 초탄성 형상기억합금을 이용한다. 구조물에 있어서의 초탄성 형상기억합금의 능력을 스테인리스강과 함 께 비교하고 비교를 위해 강재가 가장 변형되기 쉬운 형태인 와이어형태로 가공하여 다양한 인장실험을 진행한다. 인장실험의 종류는 총 3가지로 변위를 다르게, 인장속도를 다르게, 선 인장력을 다르게 하는 실험으로 진행된다. 이때의 응력, 변형률간의 그래프를 그리고 잔류변형, 재료의 항복점 및 회복, 에너지 소산과 같은 구조물에 있어서의 재료적 능력을 파악하고 따로 그래 프를 도식화 하여 해석하였다.

This article suggests the machine learning model, i.e., classifier, for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel(STS303) small rolling wire rods according to the operating condition of the manufacturing process. For the development of the classifier, manufacturing data for 37 operating variables were collected from the manufacturing execution system(MES) of Company S, and the 12 types of derived variables were generated based on literature review and interviews with field experts. This research was performed with data preprocessing, exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling, and the evaluation of alternative models. In the preprocessing stage, missing values and outliers are removed, and oversampling using SMOTE(Synthetic oversampling technique) to resolve data imbalance. Features are selected by variable importance of LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator) regression, extreme gradient boosting(XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine(SVM), random forest, and XGBoost are developed as a classifier to predict the adequate or defective products with new operating conditions. The optimal hyper-parameters for each model are investigated by the grid search and random search methods based on k-fold cross-validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with an accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F1-score of 0.9963, and logarithmic loss of 0.0209. The classifier developed in this study is expected to improve productivity by enabling effective management of the manufacturing process for the STS303 small rolling wire rods.

This study suggests a machine learning model for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel small rolling wire rods according to the manufacturing process's operation condition. The operation condition involves 37 features such as sulfur, manganese, carbon content, rolling time, and rolling temperature. The study procedure includes data preprocessing (integration and refinement), exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling. In the preprocessing stage, missing values and outlier are removed, and variables for the interaction between processes and quality influencing factors identified in existing studies are added. Features are selected by variable importance index of lasso regression, extreme gradient boosting (XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine, random forest, and XGBoost is developed as a classifier to predict good or defective products with new operating condition. The hyper-parameters for each model are optimized using k-fold cross validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F1-score of 0.9963 and logarithmic loss of 0.0209. In this study, the quality prediction model is expected to be able to efficiently perform quality management by predicting the production quality of small rolling wire rods in advance.

This work examines the feasibility for estimating existing tensile stress on a stressed wire using the permeability of magnetic flux. A closed magnetic circuit has been constructed to induce magnetic flux inside a steel wire. With different tension stress levels on a wire, the permeability of magnetic flux on the wire has been measured. Two different experimental case studies have been conducted for the examination of sensitivity of permeability of magnetic flux on the stressed wire. One is a varying-length stress test, and the other is a fixed-length stress test. The results show that the permeability of magnetic flux in the varying-length stress test is inversely proportional to the applied stress, while the permeability in the fixed-length stress test is linearly proportional to the applied stress on the stressed wire. It is thus expected that the permeability of magnetic flux on a wire can be a promising indicator for the inspection of its tensile stress.

본 논문은 인발공정에 의해서 만들어지는 스테인리스 강선의 제작 시에 필요한 인발기술에 관한 연구이다. 스테인레스 강선재는 표면이 아름답고, 표면가공을 다양하게 할 수 있으며 내식성 및 내마멸성이 우수할 뿐만 아니라 강도가 크고 가공선이 뛰어나고, 내화 내열성이 우수하여 건축물에도 많이 사용되는 볼트, 너트, 스크루우, 용접건, 와이어 로우프 등에 많이 사용된다. 대공간 연성 건축물에 특히 많이 사용되는 스테인리스 와이어의 제작 시에 최적의 다이스 설계 기준간을 찾아서 현장 적용이 용이 하도록 하였다. 스테인리스 와이어의 인발 생산 과정의 역학적 개념을 이해함으로서 와이어 로우프의 물리적 성질을 파악할 수 있다고 사료된다.

This paper presents the results of the tests on electrical impedance for the steel wire under the effect of ambient temperature and stress level shift. The experiments are carried out in variable temperature conditions ranging from 30 to 60 ℃ and different stress levels ranging from 10% to 70% of yield strength. The results show the relationship between electrical impedance and temperature is a linear correlation at all stress levels.

This study introduces the experimental relation between impedance frequency and applied stress level on a wire. The impedance of a stressed wire in the range of frequency from DC to 5M Hz is examined for three different applied stress conditions. It is confirmed that the impedance of a wire is inversely proportional to applied stress rate for most frequency range. Also, some impedance peaks are observed at certain specific frequency regions.

The main objective of this paper is a feasibility Study for measuring tensile forces in the steel wire which are widely used in various types of prestressed structures. A steel wire serves as a load-bearing element, and electromagnetic-acoustic transducers are used to excite and detect resonant vibrational modes. The results show a promising feasibility on measurement of tensile forces in the steel wire.

구조물의 보강을 위해 프리스트레스 강선에는 인장력이 도입되는데 이 강선은 덕트 및 편향장치에 의해서 휨을 동시에 받게 된다. 이와 같이 인장과 휨을 동시에 받는 프리스트레스 강선의 굴절인장성능을 평가하기 위해 강선의 직경, 맨드럴 직경, 맨드럴과 강선 사이 마찰계수를 변수로 하여 총 600종에 대한 굴절인장 변수해석을 실시하였다. 해석 결과, 강선의 직경이 클수록 낮은 굴절인장성능을 나타내었고, 그 영향은 강선 연신율의 증가에 따라 감소하였다. 강선의 굴절인장성능에 대한 맨드럴 직경, 맨드럴-강선 간 마찰계수의 영향은 매우 작게 나타났지만, 맨드럴-강연선 간 마찰계수에 대한 추가 해석 결과 상대적으로 높은 상관성을 보였다. 따라서, 굴절인장성능 확보를 위해서는 충분한 연신율 확보가 우선되어야 하고, 연신율 확보에 제약이 있을 시 적정값까지 강선 직경을 감소시켜야 하겠으며, 강선의 표면조건을 조절하여 강선 간 마찰력을 높여야 할 것이다.

In this study, a magnetic flux leakage (MFL) method that is known as a suitable non-destructive evaluation (NDE) method for continuum ferromagnetic members was applied to detect the various types of local damages of the steel wire ropes. 3types of artificial damages, such as cutting, corrosion and compression, were formed on wire rope specimen. A multi-channel MFL sensor head that can maintain the constant lift-off was fabricated to scan the wire rope specimen. The fabricated MFL sensor head measured the magnetic flux signals from the three types of damaged specimens. The capability of damage detection according to damage type was verified from the measured MFL signals from each type of damage. And, the characteristics of the MFL signals were compared and analyzed by type of damage.

양파의 관행 수확과 저장 방식을 개선하여 벌크 상태로 수확하여 수송, 하역, 보관 및 저장할 수 있도록 톤백 및 와이어철제파렛트를 개발한 후 관행저장 방식과 벌크저장 후 저장성을 비교하고 그에 따른 노동투입시간 및 소요비용을 비교하여 양파의 산지물류비 절감 효과를 비교 분석하고자 하였다. 본 연구를 통해 개발된 톤백이 관행 톤백보다 길이방향 인장강도가 16% 높았으며, 개발한 와이어철제파렛트가 관행철제파렛트보다 약 10% 더 저장가능하고 차량 적재 효율도 2배 이상 향상되었다. 개발된 500 kg용 와이어 철제파렛트의 벌크저장과 관행 그물망 저장의 감모율에는 차이가 없었으나, 1,000 kg 이상 많은 양을 저장할 경우 와이어철제파렛트 벌크저장은 관행저장보다 감모율이 3.7% 높아 적합하지 않는 것으로 나타났다. 톤백을 이용한 벌크 수확이 관행 망 수확보다 노동시간이 50.1% 그리고 총 투입비용은 46.1% 감소할 수 있는 것으로 나타났다. 와이어철제파렛트를 적용한 벌크저장이 관행저장보다 총 저장비용이 28.8% 감소하였으며, 2016년 양파생산량 (1,298,749톤)의 30%를 와이어철제파렛트 벌크저장으로 대체할 경우 연간 183억 원을 절감할 것으로 추정된다. 따라서 현재 산지업체들의 와이어철제파렛트를 조기 도입하여 정착시키면 전국적으로 노동력 및 비용 절감에 상당한 효과가 있을 것으로 판단된다.

This paper presents a protection method with FBG sensor in a 7-wire steel strand for improving measurement range of the sensor. For this purpose, both polyimide tube and teflon tube are employed to protect the FBG sensor. Uniaxial tests are carried out to compare their performances with those without the protection. The comparison showed that (1) maximum measurable deformation strain of the FBG-encapsulated strand with the polyimide tube enhancement is superior to the strand without the protection, (2) and it can measure effective strain larger than 1.00% without slip around the FBG sensor while there may occur the slip in the strand with teflon tube.

The current study is a basic research to review the possibility of using steel wire from waste tires as recycled steel fiber for construction purposes. It analyzes preexisting waste tire-related data before processing and selecting waste steel wires to compare their composition and three quality standards if appearance as defined by concrete steel fiber regulations (KS F 2564), tensile strength, and flexibility, in order to review the feasibility of reusing waste steel wires. The results showed that the waste steel wires satisfy quality standards stated in the concrete steel fiber regulation (KS F 2564), indicating that they may be reused as recycled steel fiber for concrete.

The objective of this study is to develop a FRP Hybrid Bar for concrete structures, especially for marine and waterfront concrete structures. The purposes of hybridization are to increase the elastic modulus of GFRP bar with acceptable tensile strength. In this paper, using E-glass fibers and unsaturated polyester resins and steel wires, the FRP Hybrid Bar samples were pultruded and tested for tensile properties.

The FBG sensor responses simultaneously to changes in thermal strain as well as elastic strain. Thus the total strain measured from a single FBG sensor shall be corrected to obtain the elastic strain by removing the temperature effect. This paper addresses how the temperature effect can be removed when the FBG sensor is encapsulated in a 7-wire steel strand. For this purpose, fundamental properties of the FBG sensor are identified through tests using a controlled temperature chamber. Then field measurements on a UHPC pi girder with the size of 11.0 m long, 5.0 m wide, and 0.6 m high have been conducted for about one year, and the prestressing force is estimated using the raw data from the FBG sensor and by applying temperature correction technique proposed in this study. Estimated results indicate that the proposed correction technique is executable for extracting the elastic strain from monitoring data using the FBG sensor in civil infrastructures.

일체형 삼각 트러스 형태의 철선을 아연도금 강판에 용접한 철선일체형 데크 플레이트는 슬래브 시공 시 현장시공 최소 및 동바리와 지보공 등 거푸집 공사비 절감을 목적으로 개발되어 이미 많은 현장에 적용되고 있다. 본 연구에서는 180mm 두께 슬래브에 적용 가능한 철선일체형 데크 플레이트 시스템을 개발하기 위해 실험적 연구를 수행하였다. 상부철선, 하부철선, 래티스 철선, 경간, 단부가공방법을 변수로 채택하여 총 14개의 시험체를 실물크기로 제작하여 실험을 수행하였다. 실험결과 시험체의 최종 파괴형태 변화 및 단부가공방법이 시험체의 구조 성능에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 하부철선의 영향보다는 래티스 철선이 시험체의 거동에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

일체형 삼각 트러스 형태의 철선을 아연도금 강판에 용접한 철선일체형 데크 플레이트는 슬래브 시공 시 현장시공 최소 및 동바리와 지보공 등 거푸집 공사비 절감을 목적으로 개발되어 이미 많은 현장에 적용되고 있다. 본 연구에서는 철선일체형 데크 플레이트 시스템의 구조성능 평가를 위해 상부철선, 하부철선, 래티스 철선, 경간, 단부가공방법을 변수로 채택하여 총 32개의 시험체를 실물크기로 제작하여 실험적 연구를 수행하였다. 연구결과 시험체의 최종파괴형태 변화 및 단부가공방법이 시험체의 구조 성능에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 경간 3.2m 시험체는 래티스 철선으로 Φ4.5를 사용해도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다.