This paper presents a method to detect the fiber property variation of laminated GFRP plates from natural frequency response data. The combined finite element analysis using ABAQUS and the inverse algorithm described in this paper may allow us not only to detect the deteriorated elements from the mirco-mechanical point of view but also to find their numbers, locations, and the extent of damage. To solve the inverse problem using the combined method, this study uses several natural frequencies instead of mode shapes in a structure as the measured data. Several numerical results show that the proposed system is computationally efficient in identifying fiber stiffness degradation for complex structures such as composites with various layup sequences.

본 연구의 목적은 고유진동 응답데이터로부터 적층된 GFRP 판구조의 섬유 물성 변화를 추정하는 것이 다. 고등유한요소 상용프로그램(ABAQUS)와 연동된 알고리즘은 미시역학적 관점에서 손상된 요소를 추정할 뿐만 아니라 위치, 개수 및 정도를 탐색할 수 있다. 연동된 기법을 적용하여 역문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 모드형상 대신 제한된 몇 개의 고유진동수 데이터만을 적용하였다. 몇가지 수치해석 결과로부터 제안된 시스템 기법은 다양한 적층배열을 갖는 복합재료 적층판과 같은 복잡한 구조물의 섬유 강성 변화를 추정하는 데 수치해 석적으로 효율적임을 보여준다.

Keywords: System identification method, Composite materials, Layup sequence, Micro-mechanics

Keywords: 시스템 인식기법, 복합재료, 적층배열, 미시역학