베이지안 추론 기반 니켈기 초합금의 열화도 정량화 방법과 열화도 및 크리프 수명 예측의 방법

유준상; 오하영

doi:10.6109/jkiice.2023.27.1.15

주제분류

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저널정보

한국정보통신학회
한국정보통신학회논문지 학술저널
한국정보통신학회논문지 제27권 제1호
2023.1 15 - 26 (12page)
DOI : 10.6109/jkiice.2023.27.1.15

저자정보

유준상 (두산에너빌리티)
오하영 (성균관대학교)

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본 연구의 목적은 고온부품의 소재로 사용하는 니켈기 초합금인 DA-5161 SX에 대한 크리프시험으로 얻은 시편의 주사전자현미경으로 촬영한 미세조직 단면의 이미지로부터 인공지능 기반 열화인덱스(Degradation Index)로 정량화 하는 새로운 방법을 제시하고 운전 중인 기기의 고온부품의 구성품을 파괴하지 않고 베이지안 추론 기반 열화도를 예측하는 모델과, Larson-Miller Parameter(LMP)를 예측하여 크리프 수명 예측 모델을 제안하는 것이다. 니켈기 초합금 미세조직인 감마프라임 상(γ′)의 기하학적 특징 및 베이지안 추론 기반으로 소량의 이미지로 일관성 있는 대푯값을 추론하는 새로운 열화인덱스 방법과 고온부품을 파괴하지 않고 소재의 환경조건 정보만으로 열화인덱스와 LMP를 예측할 수 있는 방법을 제안한다.

The purpose of this study is to determine the artificial intelligence-based degradation index from the image of the cross-section of the microstructure taken with a scanning electron microscope of the specimen obtained by the creep test of DA-5161 SX, a nickel-based superalloy used as a material for high-temperature parts. It proposes a new method of quantification and proposes a model that predicts degradation based on Bayesian inference without destroying components of high-temperature parts of operating equipment and a creep life prediction model that predicts Larson-Miller Parameter (LMP). It is proposed that the new degradation indexing method that infers a consistent representative value from a small amount of images based on the geometrical characteristics of the gamma prime phase, a nickel-base superalloy microstructure, and the prediction method of degradation index and LMP with information on the environmental conditions of the material without destroying high-temperature parts.

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