Real-time structural health monitoring system (SHM) to monitor low velocity impact on composite structure, which can cause barely visible impact damage, can ensure the safety and structural integrity of civil/military aircraft structure. In this dissertation, a novel error outlier method for localizing impact was proposed and several algorithms using this concept were developed. Impact localization study using 1D array fiber Bragg grating (FBG) sensor configuration were performed on a full scale composite wing of Jabiru UL-D aircraft. Impact signals were sampled using a high speed FBG interrogator at a frequency of 100 kHz. Furthermore, soft and hard-impact classification technique was developed and validated by localizing impacts delivered using trained and non-trained hammer with varying impactor hardness. The proposed method successfully classified and localized the trained hard-impacts with average error of 18.5 mm and maximum error of 41.5 mm, and the trained soft-impacts were localized with average error of 48.5 mm and maximum error of 111.0 mm. Whereas, the various non-trained impact cases were localized with average error of 80.7 mm and the maximum error ranged from 217.2 mm to 303.1 mm. The present study demonstrates the suitability of the proposed novel error outlier method based low velocity impact monitoring of trained or non-trained impact cases.
복합재료 구조에 저속 충격이 일어나면 대부분 겉표면에서는 육안으로 확인하기 어려운 점이 있어 이에 대한 실시간 구조건전성모니터링 시스템은 민간 및 군용 항공기 구조의 안전성 및 을 확보할 수 있게 한다. 본 연구에서는 충격위치 검출을 위한 오차 아웃라이어 기법을 제안하였고 이 개념을 이용한 다양한 알고리즘을 개발하였다. 1D 배열 fiber Bragg grating (FBG) 광섬유 센서 구성을 이용한 충격 위치 검출 연구를 실물 크기의 Jabiru UL-D 항공기 복합재 주익 날개에 수행되었다. 충격 신호는 고속 FBG 인터로게이터를 이용하여 100 kHz로 취득되었으며 연한 충격과 단단한 충격을 구분할 수 있는 기법을 개발하고 다양한 강성을 갖는 임팩트해머를 이용한 충격의 위치 검출을 통해 검증하였다. 제안된 기법을 이용하여 학습된 높은 강성의 충격에 대한 구분 및 위치 검출이 수행되었고 평균 오차 18.5 mm와 최대 오차 41.5 mm의 결과를 얻었으며 학습된 낮은 강성 충격의 경우 평균 오차 48.5 mm와 최대 오차 111.0 mm의 결과를 보였다. 반면, 학습되지 않은 충격들의 경우 충격 위치 검출의 평균 오차는 80.7 mm 그리고 최대 오차는 217.2-303.1 mm로 나타났다. 본 연구는 제안된 오차 아웃라이어 기법을 이용한 다양한 강성의 학습된 그리고 학습되지 않은 충격에 대한 저속 충격 모니터링의 적합함을 실험을 통해 보였다.
