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저자정보
김형진 (군산대학교) 장윤정 (군산대학교) 김학근 (군산대학교) 강기원 (군산대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 재료 및 파괴부문 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
64 - 64 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (17)

2023

20㎾급 풍력 터빈용 복합재 블레이드의 디본딩 손상 예측 알고리즘 검증에 대한 연구
김형진 ,  김학근 ,  장윤정 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2023.11 학술대회자료
20kW 복합재 블레이드의 디본딩 손상 탐지를 위한 고유주파수 변화 특성 기반 디본딩 손상 예측 알고리즘 검증
김형진 ,  김학근 ,  장윤정 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2023.06 학술대회자료
20㎾급 복합재 블레이드의 디본딩 손상 예측을 위한 고유주파수 변화 특성 기반 알고리즘 연구
김형진 ,  장윤정 ,  김학근 외 1명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2023.04 학술대회자료

2022

20kW급 복합재 블레이드의 디본딩 손상 정보 예측 기법 분석
김형진 ,  김학근 ,  장윤정 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2022.11 학술대회자료
고유주파수 변화 특성 기반 복합재 블레이드 접합부 디본딩 손상 예측 알고리즘 개발
김형진 ,  장윤정 ,  김학근 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2022.06 학술대회자료
20kW 급 풍력 터빈용 복합재 블레이드의 디본딩 손상에 따른 고유주파수 변화 특성 분석
김형진 ,  장윤정 ,  김학근 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2022.03 학술대회자료

2021

20kW급 복합재 블레이드의 디본딩 손상 예측을 위한 고유주파수 거동 특성 분석
김형진 ,  김학근 ,  장윤정 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2021.11 학술대회자료
고유주파수 변화 특성 기반의 20㎾ 급 복합재 블레이드 단일 접합부 디본딩 손상 예측 알고리즘 개발
김형진 ,  장윤정 ,  김학근 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2021.06 학술대회자료
20kW 급 풍력 터빈용 복합재 블레이드의 고유주파수 변화 특성 기반 디본딩 손상 예측
김형진 ,  장윤정 ,  김학근 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2021.04 학술대회자료

2020

20kW급 풍력 터빈용 복합재 블레이드의 디본딩 손상 예측
김형진 ,  김학근 ,  장윤정 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2020.12 학술대회자료
고유주파수 특성 값 기반의 인공신경망 기법을 이용한 풍력 터빈용 복합재 블레이드의 디본딩 손상 예측 절차 개발
김형진 ,  김학근 ,  장윤정 외 2명 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 2020.08 학술대회자료

2019

데이터 전처리 기법을 이용한 대형 복합재 블레이드의 스파-웹 접합부에 발생하는 디본딩 손상 예측 알고리즘 정확성 개선 방안 연구
김형진 ,  장윤정 ,  김학근 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2019.11 학술대회자료
고유주파수 변화 특성을 이용한 대형 풍력발전기용 복합재 블레이드의 스파-웹 접합부 디본딩 손상 예측을 위한 기계학습 알고리즘
김형진 ,  김학근 ,  장윤정 외 1명 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 2019.05 학술대회자료
MLP를 이용한 대형 풍력발전기용 복합재 블레이드의 스파-웹 디본딩 손상 예측
김형진 ,  김학근 ,  장윤정 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2019.04 학술대회자료
기계학습 알고리즘을 이용한 풍력발전기용 복합재 블레이드와 고유주파수 특성 변화에 따른 디본딩 손상 예측
김형진 기계공학과 2019.01 학위논문

2018

ANN(Artificial Neural Network)기법 및 고유주파수 변화 특성을 이용한 복합재 블레이드의 스파-웹 접합부 디본딩 손상 크기 예측
김형진 ,  장윤정 ,  김배성 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2018.12 학술대회자료
기계학습을 이용한 스파-웹 접합부의 디본딩 손상 크기에 따른 복합재 블레이드의 고유주파수 특성 변화 예측
김형진 ,  박정완 ,  장윤정 외 3명 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 2018.11 학술대회자료

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최근 환경오염 문제로 인해 친환경 에너지인 풍력 발전에 대한 관심이 증가하고 있으며, 한정된 국토에서 보다 많은 연간 에너지 생산(Annual Energy Production, AEP) 확보를 위해 풍력 터빈의 대형화가 이루어지고 있는 추세이다. 그러나 풍력 터빈이 대형화됨에 따라 블레이드의 길이와 중량이 증가하는 문제가 발생한다. 이의 해결을 위하여 비강도, 비강성이 우수한 복합재료를 사용하여 블레이드를 제작하고 있다. 블레이드는 풍력 터빈 전체 단가에서 높은 비중을 차지하는 중요부품으로 운영 시 하중 발생으로 인한 고장이 발생할 수 있다. 이의 해결을 위해 비강도, 비강성이 우수한 복합재료를 사용하여 블레이드를 제작하고 있다(1). 이러한 복합재 블레이드는 제작 과정에서의 공정 불량 문제, 운영 중 발생하는 외부 요인으로^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10584294');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Blade(블레이드) #Composite material(복합재료) #Debonding(디본딩) #Wind turbine(풍력 터빈) #Machine learning(기계학습)

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