자기 적응 테스트를 기반으로 한 SS400 강의 플라스틱 변형 평가를 위한 다중 특징 추출 및 융합 방법

배경: 자성 재료는 산업에서 널리 사용되며, 정밀한 품질 평가가 요구됩니다. 자기 적응 테스트(MAT)는 전통적인 비파괴 검사(NDT) 방법보다 더 높은 감도와 간단한 조작을 제공하지만, 충분하지 않은 특징 활용으로 제한됩니다. 목적: MAT 신호 정보를 최대한 활용하여 SS400 강의 플라스틱 변형 평가를 강화하는 것입니다. 방법: 원본, 정류, 히스토그램 및 엔벨로프 형태를 포함한 원시 및 통합 MAT 신호에서 다양한 특징을 추출하고, 이를 융합 알고리즘을 통해 결합하는 다중 특징 추출 및 융합 평가(MFE-FE) 방법이 개발되었습니다. 결과: 융합된 특징을 기반으로 한 예측 모델이 실험적으로 검증되었으며, 기존 접근 방식에 비해 현저하게 향상된 탐지 정확도와 감도를 보여주었습니다. 결론: 제안된 MFE-FE 방법은 MAT 신호 활용을 극대화하여 플라스틱 변형의 보다 정확한 평가를 가능하게 하며, 산업 응용을 위한 강력한 잠재력을 제공합니다.