KR101115277B1

KR101115277B1 - 균열 진전 예측 방법 및 균열 진전 예측 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Info

Publication number: KR101115277B1
Application number: KR1020097020255A
Authority: KR
Inventors: 요이치 사토; 고이치 모리무라; 신이치로 호리; 신타로 구마노; 다카노리 가라토; 마사토 구리타
Original assignee: 미츠비시 쥬고교 가부시키가이샤
Priority date: 2007-07-27
Filing date: 2008-07-24
Publication date: 2012-03-09
Also published as: EP2172761A1; WO2009017013A1; EP2172761A4; EP2963406A1; JP4202400B1; CN101652649B; JP2009031124A; US8109150B2; CN101652649A; US20100116062A1; KR20090122977A

Abstract

검사자나 검사 방법에 의한 오차의 편차를 고려함으로써, 균열 진전 예측 정밀도의 향상을 도모한다. 시험체에 발생한 균열 길이를 복수의 검사자 또는/및 복수의 검사 방법에 의해 측정하고, 그 측정에 의해서 얻어진 데이터와 실제 균열 상태와의 상관 정보를 구하는 상관 정보 작성 공정과, 피검사체의 검사시에 있어서 검사자에 의해 측정된 균열 길이와 상기 상관 정보에 기초하여 상기 피검사체에 발생한 실제 균열 길이를 추정하는 균열 길이 추정 공정과, 균열 길이 추정 공정에서 추정한 균열 길이를 기점으로 하는 상기 피검사체에 있어서의 균열 진전 곡선을 추정하는 균열 진전 곡선 추정 공정을 포함하는 균열 진전 예측 방법을 제공한다.

균열 진전 예측, 균열 진전 곡선, 균열 길이

Description

균열 진전 예측 방법 및 균열 진전 예측 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{CRACK PROGRESS PREDICTING METHOD AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM EMBODYING CRACK PROGRESS PREDICTING PROGRAM}

기술분야

본 발명은, 예를 들어, 가스 터빈 등의 고온 환경하에서 사용되는 부품에 발생한 피로 균열의 균열 길이의 진전을 예측하는 균열 진전 예측 방법 및 프로그램에 관한 것이다.

배경기술

예를 들어, 가스 터빈을 구성하는 고온 부품인 연소기 내통 (內筒), 미통 (尾筒), 터빈의 동익 (動翼), 정익 (靜翼), 슈라우드 (분할 고리) 등은, 고온 고압의 연소 가스에 노출되면서 기동 정지에 수반하여 변동하는 열 응력을 받기 때문에, 고온 피로, 열 피로 및 크리프에 의한 손상을 받기 쉽다. 특히 터빈 동익에서는 로터 회전에 의한 원심력이나 연소 가스에 의한 가스 굽힘력도 받기 때문에 손상이 커, 엄격한 보수 관리가 필요하다. 그래서 적당한 간격으로 점검 스케줄을 설정하고, 점검시에는 필요에 따라 부품을 떼어내어 검사를 실시하고, 손상의 정도에 따라서 부품을 교환하거나 또는 보수하고 있다.

한편, 점검 실시에 의해 가스 터빈 장치의 해체나 검사에 수반되는 비용이 발생할 뿐만 아니라, 발전이 불가능해지기 때문에, 정기 점검의 간격은 길게 하는 것이 바람직하다. 이 때문에, 가스 터빈 고온 부품의 내구성을 향상시킴과 함 께, 정기 검사 간격을 적정화하는 것이 요구된다. 또한 손상된 고온 부품의 보수에 필요한 비용과 시간의 저감도 요망되고 있으며, 이를 위해서는 보수를 하지 않더라도 차회 정기 검사까지 기능을 상실할 정도로는 손상이 확대되지 않을 정도의 작은 균열은 허용되도록 보수 기준을 완화시킬 것이 요구되고 있다.

상기 서술한 요구에 부응하기 위해서는, 고온 부품에 발생한 균열의 진전 거동을 높은 정밀도로 예측할 필요가 있다. 고온 부품의 균열 길이의 예측에 관해서는, 예를 들어 특허 문헌 1 이나 특허 문헌 2 에 개시된 바와 같이, 사용한 부품의 최대 균열 길이 등을 관찰하고, 그 결과를 기초로 응력이나 온도를 예상하여, 그 예상치와 테스트 피스로부터 얻은 마스터 커브를 기초로 피로 수명을 예측하는 방법이 제안되어 있다.

특허 문헌 1 : 일본 공개특허공보 평10-160646호

특허 문헌 2 : 일본 공개특허공보 평9-195795호

발명의 개시

그러나, 상기 서술한 특허 문헌 1, 2 에 개시되어 있는 방법과 같이, 사용한 고온 부품의 최대 균열 길이 측정 결과를 기초로 균열의 진전 거동을 예측하는 것에는 다음의 점에서 문제가 있다.

첫번째 문제점은, 고온 부품의 균열 진전 거동에 크게 편차가 있다는 것이다. 이 원인은, 다수의 영향 인자가 실용상 불가피한 편차를 가지고 있기 때문인 것으로 생각된다. 영향 인자로서는, 고온 부품의 환경 인자로서 고온 연소 가스나 냉각 공기의 온도나 열전달율 등, 재료 특성 인자로서 열전도율이나 열팽창 계수 등, 또한 특히 재료 강도 특성 인자로서 피로 균열 발생 수명 (반복수와 균열 발생 수명의 관계) 이나 균열 진전 속도를 규정하는 재료 파라미터 등, 그리고 형상 인자로서 벽두께 등의 치수 공차가 있다. 그러므로 어떠한 가스 터빈의 운전에서 사용한 고온 부품에서 실측된 최대 균열 길이 또는 최대 균열 진전 속도의 데이터는, 그 밖의 상이한 사양의 고온 부품 운전시 또는 운전 조건 변경시의 균열 진전 거동의 예측에는 사용할 수 없다.

두번째 문제점은, 정기 검사시에 측정한 균열 길이의 취급에 관련된 문제이다. 균열이 미소한 경우, 검사 방법의 종류나 검사원의 능력 (예를 들어, 경험 년수, 숙련도 등) 에 따라서 검출 한계의 크기가 상이하고, 또한 측정치에 크게 편차가 생기는 것이 발명자들의 예비 검토시에 분명해졌다. 이 때문에, 금회의 검사 결과 (균열 길이의 측정치) 를 바탕으로 차회 이후의 정기 검사시의 균열 길이를 예상할 때에, 상기 서술한 균열 진전 속도 자체의 편차 외에 금회 측정 오차에 근거한 편차가 더해진다. 따라서 차회 정기 검사시의 균열 길이의 예측치에는 꽤 커다란 안전율을 설정하지 않을 수 없다.

또한 고온 부품을 신제품일 때부터 폐각 (廢却) 할 때까지의 균열의 거동을 계산기에 의한 시뮬레이션으로 예측하는 경우, 정기 검사에 상당하는 기동 정지 횟수 도달시에 균열의 길이에 기초하여 보수의 필요 유무 및 보수 방법을 판단하는데, 이 판단의 기준이 되는 균열 길이로서 검사시에 측정된 균열 길이를 사용한 경우에는, 사용하지 않은 경우와는 상당히 다른 결과가 될 것으로 예상된다.

두번째 문제점에 대해서는 이상의 점에서 검사시의 균열 길이의 측정 오차 및 오판정을 고려하여 확률적인 수법을 예측 수법에 도입할 필요가 있는데, 지금까지는 이러한 예측 수법은 개시되어 있지 않다.

본 발명은 상기 문제를 해결하기 위해서 이루어진 것으로, 검사자나 검사 방법에 의한 오차의 편차를 고려함으로써, 균열 진전 예측 정밀도의 향상을 꾀할 수 있는 균열 진전 예측 방법 및 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기 과제를 해결하기 위해서, 본 발명은 이하의 수단을 채용한다.

본 발명은, 시험체에 발생한 균열 길이를 복수의 검사자 또는/및 복수의 검사 방법에 의해 측정하고, 그 측정에 의해서 얻어진 데이터와 실제 균열 상태와의 상관 정보를 구하는 상관 정보 작성 공정과, 피검사체의 검사시에 있어서 검사자에 의해서 측정된 균열 길이와 상기 상관 정보에 기초하여, 상기 피검사체에 발생한 실제의 균열 길이를 추정하는 균열 길이 추정 공정과, 균열 길이 추정 공정에서 추정한 균열 길이를 기점으로 하는 상기 피검사체에 있어서의 균열 진전 곡선을 추정하는 균열 진전 곡선 추정 공정을 포함하는 균열 진전 예측 방법을 제공한다.

이러한 방법에 의하면, 상관 정보 작성 공정에 있어서, 시험체에 발생한 균열 길이를 복수의 검사자 또는/및 복수의 검사 방법에 의해 측정하여, 그 측정에 의해서 얻어진 데이터와 실제 균열 상태와의 상관 정보를 구하고, 균열 길이 추정 공정에 있어서, 피검사체의 검사시에 있어서의 측정치를 상기 상관 정보를 이용하여 보정함으로써 실제의 균열 길이를 추정하기 때문에, 균열 진전 곡선을 추정할 때에 기점이 되는 균열 길이의 추정 정밀도를 향상시키는 것이 가능해진다. 이것에 의해, 균열 진전 곡선의 추정 정밀도를 향상시키는 것이 가능해진다. 이 결과, 실제의 균열 길이가 취할 수 있는 수치 범위를 높은 정밀도로 특정하는 것이 가능해진다. 본 발명에 의하면, 검사자의 차이에 의한 측정 오차나 검사 방법의 차이에 의한 측정 오차를 가미하여 균열 진전 곡선을 추정하기 때문에, 마진의 과부족이 적은 실제 균열 길이의 수치 범위를 특정하는 것이 가능해진다.

상기 시험체로서는, 예를 들어, 피검사체와 동일 재질 등으로 제작된 시험편, 또는 시험용 실물 등을 일례로서 들 수 있다. 이 시험체는, 시험체에 발생한 균열의 모양이 검사자 또는/및 검사 방법의 차이에 의해서 어느 정도의 오차를 가지고 측정되는가와 같은 상관 정보를 얻기 위해서 사용되는 것이면 되고, 형상이나 크기 등은 특별히 한정되지 않는다.

상기 균열 진전 예측 방법에 있어서, 상기 균열 진전 곡선 추정 공정은, 상기 검사시 이후의 기동 정지 횟수와 균열 길이와의 관계를 구하기 위한 균열 발생 수명 및 균열 진전 속도를 결정하는 파라미터의 일부 또는 전부를 확률 변수로 하고, 몬테카를로법을 적용하여 상기 균열 진전 곡선을 확률적으로 예측하는 것으로 해도 된다.

상기 균열 진전 예측 방법에 있어서, 상기 상관 정보 작성 공정에서는, 상기 상관 정보를 상기 검사 방법마다 또는/및 상기 검사자의 측정 능력마다 작성하고, 상기 균열 길이 추정 공정에서는, 검사시에 적용한 상기 검사 방법 또는/및 검사시에 측정을 실시한 검사자의 측정 능력에 대응하는 상기 상관 정보를 이용하여 상기 실제의 균열 길이를 추정하는 것으로 해도 된다.

측정치에 포함되는 오차의 편차는, 검사자의 측정 능력 (예를 들어, 숙련도, 경험 년수 등) 에 따라서, 또한 검사 방법에 따라서 상이하다. 그러므로, 검사자마다, 혹은 검사 방법마다, 또는 검사자와 검사 방법의 조합마다, 측정치와 실제 균열 길이와의 상관을 구해 두고, 실제의 검사시에 있어서의 검사자 또는 검사 방법에 해당하는 상관을 사용하여 검사시의 측정치를 보정함으로써 실제의 균열을 더욱 높은 정밀도로 추정하는 것이 가능해진다. 이로써, 균열 길이의 진전 곡선을 보다 정확하게 추정하는 것이 가능해진다.

본 발명은, 피검사체의 상태를 사용 개시시부터 시뮬레이션함으로써, 상기 피검사체에 발생하는 균열 길이의 시계열 변화를 예측하는 균열 진전 예측 방법으로서, 상기 피검사체의 사용 개시시부터의 균열 진전 곡선을 추정하는 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정과, 시험체에 발생한 균열 길이를 복수의 검사자 또는 복수의 검사 방법에 의해 측정하고, 그 측정에 의해서 얻어진 데이터와 실제 균열 상태와의 상관 정보를 구하는 상관 정보 작성 공정과, 상기 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정에서 예측된 검사시에 있어서의 실제의 균열 길이를 상기 상관 정보를 이용하여 보정함으로써 측정 예측치를 산출하는 측정 예측치 산출 공정과, 상기 측정 예측치가 미리 설정되어 있는 보수 기준 이내인지 여부를 판정하고, 판정 결과에 따라 검사시에 있어서의 실제의 균열 길이를 변경하는 실제의 균열 길이 변경 공정을 포함하는 균열 진전 예측 방법을 제공한다.

이러한 방법에 의하면, 시험체에 발생한 균열 길이를 복수의 검사자 또는 복수의 검사 방법에 의해 측정하여, 그 측정에 의해서 얻어진 데이터와 실제 균열 상태와의 상관 정보를 구하고, 이 상관 정보를 이용하여 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정에서 얻어진 피검사체의 검사시에 있어서의 실제 균열 길이를 바탕으로 측정 예측치를 추정하기 때문에, 측정 예측치를 실제 검사시에 있어서의 검사자의 측정치에 보다 가깝게 하는 것이 가능해진다. 그리고, 이 측정 예측치가 보수 기준 이내인지 여부에 따라 당해 검사시에 있어서의 실제 균열 길이가 변경되기 때문에, 실제 운용에 따른 시뮬레이션을 행하는 것이 가능해진다.

이와 같이, 본 발명에 의하면, 검사자의 차이에 의한 측정 오차나 검사 방법의 차이에 의한 측정 오차를 가미하여 측정 예측치를 추정하기 때문에, 시뮬레이션 정밀도를 향상시키는 것이 가능해진다. 또한, 상기 보수 기준을 변화시켰을 때의 균열 진전의 모습이나 보수 비용 등을 산출함으로써, 비용을 최소한으로 억제할 수 있는 보수 기준을 결정하는 것이 가능해진다.

상기 균열 진전 예측 방법에 있어서, 상기 실제의 균열 길이 변경 공정은, 상기 검사시에 있어서의 측정 예측치가 상기 보수 기준을 초과한 경우에, 당해 균열이 보수되는 것으로 간주하여 상기 실제의 균열 길이를 제로 또는 보다 작은 값으로 변경하는 것으로 해도 된다.

상기 균열 진전 예측 방법에 있어서, 상기 측정 예측치가 상기 보수 기준 이내였던 경우에, 상기 실제의 균열 길이를 기점으로 하는 균열 진전 곡선을 추정하는 제 2 균열 진전 곡선 추정 공정을 구비하는 것으로 해도 된다.

상기 균열 진전 예측 방법에 있어서, 상기 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정 및 상기 제 2 균열 진전 곡선 추정 공정의 적어도 일방은, 기동 정지 횟수와 균열 길이와의 관계를 구하기 위한 균열 발생 수명 및 균열 진전 속도를 결정하는 파라 미터의 일부 또는 전부를 확률 변수로 하고, 몬테카를로법을 적용하여 상기 균열 진전 곡선을 확률적으로 예측하는 것으로 해도 된다.

본 발명은, 복수의 검사자 또는/및 복수의 검사 방법에 의해 측정된, 시험체에 발생한 균열 길이의 데이터와 실제의 균열 길이와의 상관 정보를 구하는 단계와, 피검사체의 검사시에 있어서 검사자에 의해서 측정된 균열 길이와 상기 상관 정보에 기초하여 상기 피검사체에 발생한 실제의 균열 길이를 추정하는 단계와, 추정한 상기 균열 길이를 기점으로 하는 상기 피검사체에 있어서의 균열 진전 곡선을 추정하는 단계를 컴퓨터에 실행시키는 균열 진전 예측 프로그램을 제공한다.

본 발명은, 피검사체의 상태를 사용 개시시부터 시뮬레이션함으로써, 상기 피검사체에 발생하는 균열 길이의 시계열 변화를 예측하기 위한 균열 진전 예측 프로그램으로서, 상기 피검사체의 사용 개시시부터의 균열 진전 곡선을 추정하는 단계와, 복수의 검사자 또는 복수의 검사 방법에 의해 측정된, 시험체에 발생한 균열 길이의 데이터와 실제의 균열 길이와의 상관 정보를 구하는 단계와, 상기 균열 진전 곡선을 추정하는 단계에 있어서 예측된 검사시에 있어서의 상기 피검사체에 발생한 실제의 균열 길이를 상기 상관 정보를 이용하여 보정함으로써 측정 예측치를 산출하는 단계와, 상기 측정 예측치가 미리 설정되어 있는 보수 기준 이내인지 여부를 판정하고, 판정 결과에 따라 검사시에 있어서의 실제의 균열 길이를 변경하는 단계를 컴퓨터에 실행시키는 균열 진전 예측 프로그램을 제공한다.

본 발명에 의하면, 검사시에 균열의 간과 또는 균열 길이의 측정 오차에 기초하여 발생할 수 있는 균열 진전 거동의 통계적 편차를 고려하기 때문에, 균열 진 전 예측의 정밀도를 높이는 것이 가능해진다. 이로써, 보수 기준을 과대한 또는 과소한 안전율로 설정하는 경우가 없어져, 보수 비용의 저감과 강도 신뢰성의 향상을 균형있게 실현시킬 수 있게 된다.

또한, 본 발명의 균열 진전 예측 방법 및 프로그램은, 예를 들어, 균열이 발생하는 부품에 이용 가능한 것으로, 예를 들어, 가스 터빈 등의 고온 환경하에서 이용되는 기계 구조물의 부품에 발생한 균열의 진전의 예측에 이용하기에 바람직한 것이다.

본 발명에 의하면, 균열 진전의 예측 정밀도를 향상시킬 수 있다는 효과를 나타낸다.

도면의 간단한 설명

도 1 은 본 발명의 제 1 실시형태에 관련된 균열 진전 예측 장치의 하드웨어구성을 나타낸 도면이다.

도 2 는 본 발명의 제 1 실시형태에 관련된 균열 진전 예측 방법의 플로우차트를 나타낸 도면이다.

도 3 은 도 2 에 나타낸 상관 정보 작성 공정의 플로우차트이다.

도 4 는 도 2 에 나타낸 상관 정보 작성 공정에서 작성되는 상관도의 일례를 나타낸 도면이다.

도 5 는 도 2 에 나타낸 균열 진전 곡선 추정 공정에서 추정되는 균열 진전 곡선의 일례를 나타낸 도면이다.

도 6 은 보수 기준의 결정에 관해서 설명하기 위한 도면이다.

도 7 은 본 발명의 제 2 실시형태에 관련된 균열 진전 예측 방법의 플로우차트를 나타낸 도면이다.

도 8 은 실제의 균열 길이와 결함 검출 확률과의 관계를 나타낸 도면이다.

도 9 는 균열 진전 곡선을 얻기 위한 N 조 (組) 의 파라미터의 조합을 나타낸 도면이다.

도 10 은 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정에서 얻어진 N 개의 균열 진전 곡선을 나타낸 도면이다.

도 11 은 측정 예측치 산출 공정에 관해서 설명하기 위한 도면이다.

도 12 는 측정 예측치 산출 공정에 관해서 설명하기 위한 도면이다.

도 13 은 실제의 균열 길이 변경 공정에 관해서 설명하기 위한 도면이다.

도 14 는 실제의 균열 길이 변경 공정 및 제 2 균열 진전 곡선 추정 공정에 관해서 설명하기 위한 도면이다.

도 15 는 실제의 균열 길이 변경 공정 및 제 2 균열 진전 곡선 추정 공정에 관해서 설명하기 위한 도면이다.

도 16 은 실제의 균열 길이 변경 공정 및 제 2 균열 진전 곡선 추정 공정에 관해서 설명하기 위한 도면이다.

도 17 은 실제의 균열 길이 변경 공정 및 제 2 균열 진전 곡선 추정 공정에 관해서 설명하기 위한 도면이다.

도 18 은 최적의 보수 기준을 구하는 방법을 설명하는 도면이다.

(부호의 설명)

1 CPU

2 메모리

3 하드디스크

4 입력 디바이스

5 모니터

6 CDD

7 버스 라인

발명을 실시하기 위한 최선의 형태

이하에, 본 발명에 관련된 균열 진전 예측 방법 및 장치 그리고 프로그램의 실시형태에 관해서 도면을 참조하여 설명한다. 또, 본 실시형태에서는, 피검사체로서, 가스 터빈 설비에 있어서 매우 고온의 환경에 놓인 터빈 동익에 발생하는 균열 진전 예측에 본 발명의 균열 진전 예측 방법 등을 적용하는 경우에 관해서 설명한다.

(제 1 실시형태)

도 1 은, 본 발명의 제 1 실시형태에 관련된 균열 진전 예측 장치의 하드웨어 구성의 일례를 나타내는 블록도이다. 도 1 에 나타내는 바와 같이, 본 실시형태에 관련된 균열 진전 예측 장치는, 컴퓨터 시스템으로, CPU (중앙 연산 처리 장치: 1), 메모리 (2), 하드디스크 (3), 입력 디바이스 (4), 모니터 (5), 및 CDD (CD-ROM 드라이브 : 6) 를 구비하고 있다. 이들 각 구성 요소는, 버스 라인 (7) 을 통해서 접속되어 있다. CPU (1) 는, 하드디스크 (3) 에 기억된 각 프로그램에 따라서 버스 라인 (7) 을 통해 각 부를 제어한다.

상기 하드디스크 (3) 에 기억된 균열 진전 예측 프로그램은, 예를 들어, CDD (6) 를 통해서 균열 진전 예측 프로그램이 기억된 CD-ROM (도시 생략) 으로부터 판독되고 하드디스크 (3) 에 인스톨된 것이다. 또, CD-ROM 이외에, 플렉시블 디스크 (FD), IC 카드 등의 프로그램을 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로부터 하드디스크에 인스톨시키도록 해도 된다. 또, 통신 회선을 사용하여 다운로드하도록 해도 된다.

다음으로, 전술한 바와 같은 구성을 구비하는 균열 진전 예측 장치에 의해 실현되는 균열 진전 예측 방법에 관해서 도 2 를 참조하여 설명한다.

또, 이하에 나타내는 균열 진전 예측 방법은, 균열 진전 예측 장치가 구비하는 CPU (1) 가 하드디스크 (3) 에 기억된 상기 균열 진전 예측 프로그램을 메모리에서 판독하고, 실행함으로써 실현되는 것이다.

도 2 에 나타내는 바와 같이, 균열 진전 예측 방법은, 시험체에 발생한 균열 길이를 복수의 검사자 또는 복수의 검사 방법에 의해 측정하고, 그 측정에 의해서 얻어진 데이터와 실제 균열 상태와의 상관 정보를 구하는 상관 정보 작성 공정 (단계 SA1) 과, 피검사체의 검사시에 있어서 검사자에 의해서 측정된 균열 길이와 상기 상관 정보에 기초하여 실제의 균열 길이를 추정하는 균열 길이 추정 공정 (단계 SA2) 과, 균열 길이 추정 공정에서 추정한 균열 길이를 기점으로 하는 균열 진전 곡선을 추정하는 균열 진전 곡선 추정 공정 (단계 SA3) 과, 균열 진전 곡선에 기초 하여 최적의 보수 기준을 결정하는 보수 기준 결정 공정 (단계 SA4) 을 포함하고 있다.

여기서, 상관 정보로서는, 이하에 설명하는 바와 같은, 측정에 의해서 얻어진 균열 길이와 실제 균열 길이의 상관 관계, 또는, 측정에 의해서 얻어진 균열의 길이와 그 균열이 검출되는 확률의 관계 등을 일례로서 들 수 있다.

이하, 각 공정에 관해서 자세히 설명한다.

〔상관 정보 작성 공정〕

예를 들어, 이 공정에서는, 먼저 실제의 검사와는 별도로 모의 검사를 실시하고, 이 모의 검사에 있어서 얻어진 측정 결과에 기초하여 상기 상관 정보를 구한다.

우선, 모의 검사에서 사용되는 시험체를 준비한다 (도 3 의 단계 SB1). 시험체는, 실제 검사시의 장애, 곤란함, 측정 오차를 제공하는 요인 등이 재현되도록, 검사 대상이 되는 부위의 국소적인 형상이나 표면 성상을 가능한 한 충실히 모의한 시험편 등이 바람직하다. 이들에는 실기 (實機) 에서의 사용?운전 또는 그 밖의 수법 (예를 들어 기계적 응력 또는 열 응력을 반복하여 부하한다) 에 의해 사전에 균열을 도입해 둘 필요가 있다. 이 때 모의 검사의 목적으로, 균열 깊이, 균열 길이 및 균열 개구부의 성상 등의 각종 형태를 갖는 균열을 다수 도입해 두는 것이 바람직하다. 여기서, 균열 개구부의 성상이란, 예를 들어, 흑피 (黑皮), 스케일, 가공에 의한 거칠기 등이다.

또한 시험편 대신에, 실제 운전에 사용하여 그 결과 균열이 발생한 실제 부 품 또는 그 실제 부품으로부터 잘라낸 시험편을 상기 시험체로서 사용해도 된다.

다음으로, 실제로 검사를 실시하는 검사자가 상기 시험체에 형성된 균열을 측정한다 (도 3 의 단계 SB2).

예를 들어, 실제 검사를 여러 명의 검사자가 교대로 실시하는 경우에는, 검사를 실시하는 이들 모든 검사자에 의한 균열 측정을 실시하는 것이 바람직하다. 이와 같이, 검사에 관계될 가능성이 있는 모든 검사자가 균열 측정을 함으로써, 각 검사자의 측정 오차를 데이터로서 취득하는 것이 가능해진다. 또한, 검사자는, 실제의 검사에 적용될 수 있는 검사 방법에 의해서 시험체의 균열을 측정한다. 예를 들어, 육안, 자분 탐상 (磁粉探傷), 초음파 탐상, 염색 침투 탐상, 형광 침투 탐상 등에 의해 실제 검사시와 동일하게 표면 세정 등의 사전 처리를 실시한 후에, 균열의 검출 및 균열 길이의 측정을 한다.

이렇게 해서, 검사자에 의한 측정이 종료되면, 계속해서 시험체에 형성된 실제의 균열 길이를 측정한다 (도 3 의 단계 SB3).

여기서, 「실제의 균열 길이」란, 이상적으로는 검사?측정 수단에 의존하지 않는 참 (眞) 길이이지만, 실용적으로는, 예를 들어 이하의 방법에 의해 취득된다. 예를 들어, 시험체로부터 균열 발생부를 잘라내거나 또는 레플리카 등에 전사하여, 광학 현미경 또는 주사 전자 현미경, 주사형 터널 현미경, 원자간력 현미경 등에 의해 높은 배율로 균열 길이를 측정한다. 또는, 시험체로부터 파면 (破面) 을 취출하고, 파면 형상을 상기 현미경에 의해서 측정함으로써 균열 길이를 얻는다. 이와 같이, 당해 공정에서는, 실제의 플랜트 현장에서 적용되는 전자의 검 사?측정 방법의 측정 정밀도보다 높은 측정 정밀도가 가능한 측정 방법으로 균열 길이를 측정한다.

「실제의 균열 길이」는, 역학적으로 유효한, 즉, 균열 진전의 계산에 적절한 K 값 또는 J 적분 등의 파라미터를 도출해 낼 수 있는 길이에 상당하는 것이다. 또, 실제의 길이와 측정치가 상이한 원인에 관해서는 많은 요인이 있지만, 주로 균열의 선단부의 개구량이 작은 것, 및 표면 성상 (표면의 스케일, 가공 스크래치 등) 에 의존하여 균열의 선단을 특정하기 어려운 경우가 많다.

이렇게 해서, 각 검사자에 의한 측정, 실제 균열 길이의 측정이 종료되면, 이들 측정치는 입력 디바이스 (4) (도 1 참조) 를 통해서 입력된다. 이 때, 검사자에 의한 측정치는, 시험체의 식별 번호, 검사 방법, 검사자의 ID 등과 연관되어 입력된다. 또한, 각 시험체의 실제 균열 길이가 시험체의 ID 와 연관되어 입력된다.

입력된 이들 데이터는, 하드디스크 (3) 등의 기억 장치에 보존된다.

상기 모의 검사에 있어서의 측정 데이터의 입력 처리가 종료되면, 계속해서, 하드디스크 (3) 에 보존된 상기 측정 데이터를 사용하여 검사자와 검사 방법으로 이루어지는 조합에 의해 정해지는 측정 데이터와, 실제 균열 길이와의 상관도를 작성한다 (도 3 의 단계 SB4).

도 4 에는, 상관도의 일례가 나타나 있다. 도 4 에 있어서, 가로축은 실제의 균열 길이, 세로축은 측정된 균열 길이이고, 분포 a 는 검사자 X 가 검사 방법 A 를 채용하여 측정한 균열 길이에 대응하고 있고, 분포 b 는 검사자 Y 가 검사 방법 A 를 채용하여 측정한 균열 길이에 대응하고 있으며, 분포 c 는 검사자 X 가 검사 방법 B 를 채용하여 측정한 균열 길이에 대응하고 있다. 여기서는, 3 개의 예밖에 나타내고 있지 않지만, 상기 모의 검사에 있어서 행해진 검사자와 검사 방법의 조합의 수에 관해서 상기 서술한 분포가 작성된다.

이와 같이, 검사자와 검사 방법에 따라 상관도를 가짐으로써, 검사자의 차이, 검사 방법의 차이에서 기인하는 측정 오차의 편차 상태를 정확하게 알 수 있게 된다. 여기서 작성된 측정 분포는 하드디스크 (3) 에 보존되어, 차회에 실시되는 검사시에 참조된다.

〔균열 길이 추정 공정〕

다음으로, 균열 길이 추정 공정에 관해서 설명한다.

정기 검사의 시기가 도래하여, 실제 검사가 행해지면, 실제 검사시에 있어서의 측정치, 검사자 및 검사 방법의 정보가 입력 디바이스 (4) (도 1 참조) 를 통해서 입력된다. 이들 정보는 서로 대응되어 하드디스크 (3) 에 보존됨과 함께, 당해 검사자 및 검사 방법에 대응된 상관도가 하드디스크 (3) 로부터 판독된다.

계속해서, 판독해낸 상관도를 사용하여 실제의 균열 길이를 추정한다. 구체적으로는, 상관도로부터 측정치에 대한 실제 균열 길이의 상관 관계를 알 수 있기 때문에, 이 상관에 기초하여 금회의 검사에서 얻어진 측정치를 보정함으로써, 실제의 균열 길이를 추정한다. 또는, 상관도로부터 어느 측정치에 대한 실제 균열 길이의 확률 분포를 구하고, 이 확률 분포를 사용하여 실제 균열 길이의 확률 분포를 추정한다 (도 5 참조). 여기서, 도 5 는, 검사시에 측정한 균열 길이가 실제 균열 길이보다 길게 측정되는 경우를 나타내고 있다. 또한 추정된 실제의 균열 길이는, 도 4 를 바탕으로 계산되는 확률 분포에 대응하여 분포되지만, 설명을 쉽게 하기 위해서 도 5 에서는 1 점 (확정치) 으로서 표현하고 있다.

〔균열 진전 곡선 추정 공정〕

이 공정에서는, 균열 길이 추정 공정에서 추정된 실제의 균열 길이를 기점으로 하여, 당해 검사시 이후에서의 균열 진전 곡선을 산출한다.

이 때, 균열 진전에 미치는 영향 인자 및 균열 진전 속도에 관해서는, 몬테카를로법에 의해 균열 진전 곡선의 확률 분포를 구한다. 예를 들어, 재료 특성 및 그 파라미터, 환경 인자 및 부재의 형상 파라미터 등의 피로 특성에 영향을 미치는 인자 전부 또는 그 일부를 영향 인자로 하여, 이들 영향 인자의 통계적 데이터에 기초해서 영향 인자의 값을 결정하고, 이들 영향 인자를 조합하여 다수의 조합 (예를 들어 도 9 에 나타내는 N 조의 조합) 을 작성해서, 각 조합의 데이터를 사용하여 균열 진전 곡선을 계산한다. 또, 상기 조합의 수 (예를 들어 도 9 에서는 N 조) 는 가능한 한 많은 쪽이 바람직하다.

이 결과, 예를 들어, 도 5 에 나타내는 바와 같이, 다양한 영향 인자가 고려된 다수의 균열 진전 곡선이 얻어지게 된다.

〔보수 기준 결정 공정〕

이 공정에서는, 균열 진전 곡선 추정 공정에서 얻어진 다수의 균열 진전 곡선을 통계 처리하여 균열 길이의 확률 분포를 구하고, 이 확률 분포에 기초해서 보수 기준을 결정한다. 보수 기준이란 검사에서 검출된 결함을 어떻게 처치할지 를 정하는 기준으로, 구체적으로는 결함의 삭제나 용접 보수 등의 어떠한 처치를 하지 않으면 안되는 것으로 판단할 수 있는 치수의 하한치이다. 본 발명에서는 보수 기준의 구체예로서, 허용 균열 길이 (Acr) 를 들고 있다.

여기서, 허용 균열 길이 (Acr) 란, 그 길이 이상의 균열을 보수하지 않고서 남긴 채로 운전을 재개하면, 차회의 점검시까지 그 고온 부품이 파손되는 것으로 간주할 수 있는 한계의 길이 (이후, 한계 균열 길이 (Amax) 라고 부른다) 이상으로 균열이 진전되는 경우의 균열 길이이다. 또 여기서 말하는 파손이란, 파괴되었다는 상태뿐만 아니라, 외관상으로는 건전하더라도 요구되는 구조체로서의 기능을 만족하지 않는 상태도 포함한다.

먼저, 도 6 에 나타내는 바와 같이, 상기 균열 진전 곡선 추정 공정에서 얻은 N 개의 균열 진전 곡선 중의 몇 가지는, 차회의 정기 검사 상당시의 기동 정지 횟수에서 균열 길이가 한계 균열 길이 (Amax) 에 도달되어 있는 경우가 있다. 한계 균열 길이 (Amax) 이상이 된 균열 진전 곡선의 전체 곡선 수 N 에 대한 비율 (이후, 이것을 파손율이라고 부른다) 은 실제의 균열 길이에 의존한다. 그래서, 허용 균열 길이 (Acr) 를 적절히 결정하고, 그 이상의 길이의 균열이 검사에서 발견된 경우에는, 균열을 보수하여 실제 균열 길이를 0 또는 원래의 길이보다도 짧게 함으로써 파손을 미연에 방지할 수 있다.

여기서, 파손을 완전히 0 으로 하고자 하면, 매우 작게 허용 균열 길이를 설정해야 하고, 결과적으로 원래 보수가 불필요한 작은 균열까지 보수하게 되어 보수의 비용이 증가된다. 따라서, 도 18 에 나타내는 바와 같이, 보수에 드는 비용 및 파손 등의 피해에 의해 발생하는 비용을 합하여 전체적으로 비용을 낮추는 적정한 보수 기준을 설정하는 것이 바람직하다. 본 실시형태에서는, 허용 균열 길이 (Acr) 를 변화시켜 파손율을 구하고, 전체의 비용이 최소가 되는 보수 기준을 결정한다.

이상에서 설명해 온 바와 같이, 본 실시형태에 관련된 균열 진전 예측 방법 및 프로그램에 의하면, 상관 정보 작성 공정 (도 2 의 단계 SA1) 에 있어서, 시험체에 발생한 균열 길이를 복수의 검사자 및 복수의 검사 방법에 의해 측정하여 그 측정치와 실제 균열 길이와의 상관 관계를 구하고, 균열 길이 추정 공정 (도 2 의 단계 SA2) 에 있어서, 검사시에 있어서의 실제의 측정치를 상기 상관 관계를 사용하여 보정함으로써 실제의 균열 길이를 추정하기 때문에, 실제 균열 길이의 추정 정밀도를 향상시키는 것이 가능해진다. 그리고, 균열 진전 곡선 추정 공정 (도 2의 단계 SA3) 에서는, 추정한 균열 길이를 기점으로 하여 균열 진전 곡선을 추정하기 때문에, 균열 진전 곡선의 추정 정밀도를 향상시키는 것이 가능해진다.

이로써, 실제의 균열 길이가 취할 수 있는 수치 범위를 높은 정밀도로 특정하는 것이 가능해진다. 이와 같이, 본 발명에 의하면, 검사자의 차이에 의한 측정 오차나 검사 방법의 차이에 의한 측정 오차를 가미하여 균열 진전 곡선을 추정하기 때문에, 마진의 과부족이 적은 실제의 균열 길이의 수치 범위를 특정하는 것이 가능해진다. 이 결과, 보수 기준 결정 공정 (도 2 의 단계 SA4) 에 있어서, 보수에 드는 비용 및 파손 등의 피해에 의해 발생하는 비용을 합친 전체의 비용을 낮추는 적정한 보수 기준 (허용 균열 길이) 을 보다 정확히 설정하는 것이 가 능해진다.

또, 본 실시형태에서는, 검사자와 검사 방법의 조합마다 상관도를 작성하고 이 상관도를 사용하여 검사시에 있어서의 측정치를 보정하였지만, 이 예에 한정되지 않고, 예를 들어, 검사자 또는 검사자 자격 (등급) 마다, 검사 환경 (온도 등의 자연 조건, 설비의 성능 등) 또는, 검사 방법마다 상관도를 작성하고, 그 중 어떠한 상관도를 사용하여 검사시에 있어서의 측정치를 보정하는 것으로 해도 된다.

(제 2 실시형태)

다음으로, 본 발명의 제 2 실시형태에 관련된 균열 진전 예측 방법 및 프로그램에 관해서 도면을 참조하여 설명한다.

본 실시형태에 관련된 균열 진전 예측 장치는, 상기 서술한 제 1 실시형태와 동일하게 도 1 에 나타낸 하드웨어 구성을 구비하고, CPU (1) 가 하드디스크 (3) 에 저장되어 있는 균열 진전 예측 프로그램을 판독하여 실행함으로써 이하에 나타내는 균열 진전 예측 방법을 실현시킨다.

본 실시형태에 관련된 균열 진전 예측 방법은, 고온 환경하에서 사용되는 고온 부품의 상태를 사용 개시시부터 시뮬레이션함으로써, 고온 부품에 발생하는 균열 길이의 시계열 변화를 예측하는 것이다. 보다 구체적으로는, 가스 터빈 고온 부품이 신품일 때부터 가스 터빈의 기동 정지를 수반하는 운전에 의해서 균열이 발생하고, 정기 검사에서 균열 길이가 측정되어, 그 결과에 기초해서 보수 등의 처치 필요성을 판단하여, 보수가 필요하다고 판단된 것은 보수가 행해지고 그 후 다시 운전이 행해진다는 일련의 시계열 변화를 시뮬레이트하는 것으로서, 균열 진전 곡선, 환언하면, 균열 길이의 기동 정지 횟수에 대한 변화의 확률 분포를 계산 시뮬레이션에 의해 예측하는 것이다.

본 실시형태에 관련된 균열 진전 예측 방법은, 도 7 에 나타내는 바와 같이, 균열 발생, 균열 진전 등의 피로 특성의 영향 인자에 관해서 몬테카를로법을 실시하기 위한 데이터를 준비하는 데이터 준비 공정 (도 7 의 단계 SC1), 준비된 데이터에 관해서 통계적인 처리를 실시하는 준비 통계 공정 (단계 SC2), 고온 환경하에서 사용되는 고온 부품 또는 시험체에 발생한 균열 길이를 복수의 검사자 또는 복수의 검사 방법에 의해 측정하고, 그 측정치와 실제 균열 길이와의 상관 관계를 구하는 상관 정보 작성 공정 (단계 SC3), 단계 SC1 내지 단계 SC3 에 있어서 얻어진 데이터를 바탕으로, 몬테카를로법에 의한 계산을 실시하기 위한 데이터의 조합을 작성하는 데이터 조합 공정 (단계 SC4), 단계 SC4 에서 작성된 각 데이터의 조합에 있어서, 균열 진전 곡선을 구하는 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정 (단계 SC5), 균열 진전 곡선을 사용하여 통계 처리를 실시하고, 또 정기 검사에 상당하는 기동 정지 횟수에 있어서의 균열 길이 분포를 구하는 균열 길이 분포 작성 공정 (단계 SC6), 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정에서 구한 검사시에 있어서의 균열 길이를, 단계 SC3 에서 얻은 상관 관계를 사용하여 보정함으로써 측정 예측치를 산출하는 측정 예측치 산출 공정 (단계 SC7), 측정 예측치가 미리 설정되어 있는 보수 기준 이내인지 여부를 판정하고, 이 판정 결과에 기초하여 실제의 균열 길이를 변경하는 실제의 균열 길이 변경 공정 (단계 SC8), 측정 예측치가 보수 기준 이내였던 경우에, 실제의 균열 길이를 기점으로 하여 그 이후의 균열 진전 곡선을 구하는 제 2 균열 진전 곡선 추정 공정 (단계 SC9), 및, 파손율을 산출하고, 그 값에 따라 상기 보수 기준을 변경하는 보수 기준 변경 공정 (단계 SC10) 을 포함한다. 이하, 각 공정에 관해서 상세하게 설명한다.

〔데이터 준비 공정〕

이 공정은, 대상 부위에 있어서의 피로 특성 즉 균열의 발생 및 진전 거동에 영향을 미치는 인자에 관해서, 몬테카를로법에 의한 확률론적 수법을 실시하기 위한 데이터를 준비하는 공정이다. 대상 부위 및 그 근방의 온도 및 응력을 예측하기 위해서 필요한 파라미터의 통계 처리를 실시한다. 필요한 파라미터로서, 재료 특성 인자, 경계 조건 인자 및 형상 인자가 있다. 재료 특성 인자로서 열전도율, 열팽창율, 탄성 계수 등이, 경계 조건 인자로서, 연소 가스의 가스압, 가스 온도, 연소 가스와 부품 표면과의 열전달율 및 냉각 공기의 가스압, 가스 온도, 냉각 공기와 부품 표면과의 열전달율 등이, 형상 인자로는 대상 부위의 벽두께 등이 있다. 이들 데이터는 당해 발명 방법의 실시만을 위해서 얻은 실험 혹은 해석 데이터 뿐만 아니라, 종래 축적된 데이터 및 공지된 문헌에서 입수한 것도 포함하고 있어도 된다. 또, 후술하는 통계 처리를 함에 있어서는 데이터의 수는 많은 편이 좋다.

이들 각 파라미터의 데이터는 통계 처리를 하지 않은 생 (生) 데이터값의 집합체이다. 이들 데이터는, 균열 진전 예측 장치가 내장되거나 또는 접속되는 각 데이터베이스 (데이터 기억 장치) 에 보존되어 있어, 계산에 필요한 파라미터의 판독이나 표시가 가능하게 되어 있다. 또 후술하는 준비 통계 공정 (단계 SC2) 에도 공통되는데, 이미 통계 해석이 이루어져 확률 분포 함수 파라미터가 구해진 경우에는 당해 공정을 생략하는 것으로 해도 된다.

다음으로, 계산에 필요한 파라미터로서 상기 데이터베이스에 보존되어 있는 생 데이터값에 관해서 통계 처리를 실시한다. 여기서 통계 처리란, 후술하는 몬테카를로 시뮬레이션에 사용할 수 있도록, 각 파라미터의 평균치나 표준편차 등 통계치를 구하는 것이나, 각 파라미터의 확률 분포를 정규 분포 등 적당한 분포 함수에 맞추어, 그 분포 함수를 규정하는 파라미터를 구하는 것 등의 처리를 포함한다. 통계 처리의 결과는 데이터베이스에 보존되고, 필요에 따라 모니터에 표시된다.

〔준비 통계 공정〕

이 공정에서는, 대상 부품의 피로 특성을 예측하기 위한 파라미터에 관해서 처리가 이루어진다. 피로 특성이란, 균열 발생에 관한 특성과, 균열 진전에 관한 특성으로 이루어진다. 이들 특성을 예측하기 위해서는 피로 균열 발생 수명 및 피로 균열 진전 수명을 구할 필요가 있고, 전자에 대해서는 응력 범위 또는 변형 범위와 피로 균열 발생 수명과의 관계식, 후자에 대해서는 응력 확대 계수 범위 (혹은 반복 J 적분 범위) 와 균열 진전 속도와의 관계식이 적용된다. 이들 식은, 실제의 부품 또는 실제의 부품과 동등한 금속 조직을 갖는 재료 소재로부터 채취한 소형 시험체에 의한 피로 시험 데이터를 기초로 결정된다.

변형 범위와 피로 균열 발생 수명의 관계식의 예로서 Manson-Coffin 의 식이 공지되어 있고, 이하의 (1) 식으로 표현된다.

Δεp × Nf^

= Ci (1)

상기 (1) 식에 있어서, Δεp 는 소성 변형 범위, Nf 는 소형 시험체의 파단 수명이다. 여기서

및 Ci 는 온도에 의존하는 재료 상수로, 피로 균열 발생 수명을 예측하기 위한 파라미터이다.

및 Ci 를 온도의 함수로서 정식화하고, 이 식의 상수를 피로 균열 발생 수명을 예측하기 위한 파라미터로 해도 된다. 또 소형 시험체의 파단 수명 Nf 는, 실제 부품의 균열 발생 수명에 상당하는 것으로 간주되는 것이 일반적이다 (예를 들어, 일본 재료 학회, "고온 강도의 기초” p.61, 1999 년 10 월 20 일 발행 참조.). 또한, 변형 대신에 응력을 사용한 관계식도 공지되어 있다.

응력 확대 계수와 균열 진전 속도의 관계식의 예로서, 이하의 (2) 식이 패리스칙 (Paris law) 으로서 공지되어 있다.

da/dN = Cp ×ΔK^m (2)

상기 (2) 식에 있어서, da/dN 은 균열 진전 속도, ΔK 는 응력 확대 계수 범위이다. 여기서 Cp 및 m 은 재료 상수로, 온도 뿐만 아니라 응력 (혹은 변형) 파형에 의존한다.

이들 피로 특성에 관한 특정한 온도에 있어서의 재료 파라미터,

, Ci, Cp, m, 또는 이들 파라미터를 온도의 함수로서 나타낸 경우의 재료 상수는, 상기 서술한 데이터 준비 공정 (단계 SC1) 에 있어서의 온도 및 응력을 예측하기 위한 파라미터와 동일하게, 균열 진전 예측 장치가 내장되는 하드디스크 (3) 또는 당해 장치 에 접속되는 데이터베이스 (도시 생략) 등의 외부 기억 장치에 보존되어 있다. CPU (1) 는, 이들 파라미터를 사용하여 통계 처리를 실시해서 확률 분포 함수를 표현할 수 있는 통계 파라미터를 구하고, 이들을 데이터베이스에 저장한다. 또한, 균열 진전 예측 장치는, 운전에 사용한 부품의 검사 결과 및 조사 결과가 얻어질 때마다 필요에 따라 상기 서술한 재료 파라미터 혹은 보정 계수 등을 수정할 수 있도록 구성되어 있다.

〔상관 정보 작성 공정〕

이 공정은, 상정하는 검사 방법 및 검사자의 차이에 의한 균열 길이의 측정치와 실제 균열 길이와의 관계 및 실제 균열 길이와 결함 검출 확률과의 관계 중 적어도 일방을 얻는 공정이다. 이 공정에 있어서, 검사 방법 및 검사자의 차이에 의한 균열 길이의 측정치와 실제 균열 길이와의 상관 관계를 얻기 위한 순서에 관해서는 상기 서술한 제 1 실시형태의 단계 SA1 (도 2 참조) 과 동일하기 때문에 설명을 생략하고, 결함 검출 확률과 실제 균열 길이와의 관계에 관해서 이하에 설명한다.

도 8 에는, 실제의 균열 길이와 결함 검출 확률과의 관계가 나타나 있다. 여기서, 결함 검출율이란, 어떤 실제의 결함 길이에 대응하여 그 균열이 각 검사자에 의해 검출되는 확률을 나타내는 것이다. 도 8 에 나타내는 바와 같이, 전체적인 경향으로서 결함의 크기가 작을수록 놓칠 확률 (빈도) 이 높은 것 및 검사자에 의해 결함 검출 확률이 상이한 것을 알 수 있다. 예를 들어, 경험이 오랜 숙련자라면, 도면 중의 실선 a 에서 나타내는 바와 같이 결함 검출 확률은 높고, 또한, 균열 길이의 측정치의 편차도 적은 것으로 생각된다. 한편, 경험이 짧은 초보자라면, 도면 중 실선 c 에서 나타내는 바와 같이, 결함 검출 확률은 낮고, 또한 균열 길이의 측정치의 편차도 커진다. 또한 b 는 a 및 c 와는 상이한 검사 방법에 의해 a 와 동일한 숙련자에 의해서 얻어진 것이다. 동일 검사자에 의해서도 결함 검출 확률이 크게 상이하다는 것을 알 수 있다.

이와 같이, 측정 능력이 다른 복수의 검사자에 의해서 시험체의 측정을 실시하게 하고, 이들 측정치를 데이터로서 취득함으로써, 후단에서 행하여지는 확률 분포 등의 통계 처리의 신뢰성을 향상시키는 것이 가능해진다. 또, 측정된 균열 길이가 0 인 경우, 균열이 존재할 가능성이 반드시 0 이라고는 할 수 없다. 이 경우, 실제 균열 길이와 균열 검출 확률의 관계를 기초로 확률론적으로 어떠한 균열 길이를 갖는 균열의 존재를 가정해도 된다.

〔데이터 조합 공정〕

이 공정에서는, 상기 서술한 각 공정 (도 7 의 단계 SC1 내지 단계 SC3) 에서 구한 각 파라미터의 통계 처리 결과를 바탕으로, 몬테카를로법을 적용하여 균열 진전 곡선을 얻기 위한 데이터를 작성한다. 몬테카를로법이란, 난수 등의 우발적인 확률 변수를 사용하여 시행 착오적으로 문제를 풀어가는 수치 계산법을 말하고, 본 발명과 같이 편차를 포함한 통계적인 데이터를 예측하는 수단으로서 사용되는 경우도 있다 (예를 들어, 일본 공개특허공보 2005-26250호 등 참조).

먼저 통계 처리를 함에 있어서 충분한 수 N 의 데이터 조합을 만든다. 도 9 에는 N 조의 조합을 작성한 예를 나타낸다. 단, 도 9 에 나타내는 표 중 의 수치는 각 파라미터에 있어서의 평균치 및 표준편차를 그 파라미터의 확률 분포를 기초로 표준화한 것으로, 계산시에 있어서는 평균치 및 표준편차를 입력하여 환산할 필요가 있다. 즉, 표 중의 파라미터의 수치는, 실제의 값을 X, 각 파라미터의 평균치를 m, 표준편차를 σ 로 하였을 때, (X-m)/σ 로서 구한 것이다.

파라미터인 고온 가스압, 열전도율 등에는, 상기 데이터 준비 공정 (도 7 의 단계 SC1) 및 준비 통계 공정 (도 7 의 단계 SC2) 에서 작성된 각 파라미터의 확률 분포를 기초로 수치가 랜덤하게 할당되어 있고, N 조의 조합 전체에서 보면, 그 확률 분포는 데이터 준비 공정 및 준비 통계 공정에서 작성된 각 파라미터의 확률 분포 (여기서는 예로서 정규 분포) 와 거의 일치하게 된다.

여기서 "거의" 로 한 것은, 실제로 취할 수 있는 값은 이산화된 수치이므로 엄밀하게는 일치하지 않기 때문이다. 결과적으로 피로 특성에 대한 영향이 작은 파라미터에 있어서는, 계산에 걸리는 시간을 고려하여 취할 수 있는 수치를 적게 하는 것도 가능하다. 또한 동일 조합 중에 있는 2 개의 파라미터에서 상관이 없는 것, 예를 들어 고온 가스압, 탄성 계수, 벽두께는 서로 독립적으로 변화하고 있다.

또 재료 특성치는 온도에 의존하고 있으며, 각 조합에 있어서 환경 인자의 편차에 의해 대상 부위의 온도가 상이하기 때문에, 재료 특성 파라미터는 온도를 변수로 하는 함수로서 표시하는 것이 신뢰성 면에서 바람직하다. 그러나 온도의 의존도가 작은 파라미터의 경우 혹은 결과적으로 대상 부위의 온도의 편차가 작은 경우에는, 계산 시간 단축을 목적으로 하여 온도에 의존하지 않는 파라미터로 해도 된다. 예시한 도 9 는 대상 부위의 온도의 편차가 작다는 전제로 계산한 값이다. 작성된 N 조의 데이터의 조합은 일단 하드디스크 (3) 또는 외부 기억 장치에 보존된다.

〔제 1 균열 진전 곡선 추정 공정〕

이 공정에서는, 데이터 조합 공정에서 작성한 N 조의 데이터의 조합을 입력하여 N 개의 균열 진전 곡선을 구한다. 구체적으로는, 첫 번째 조의 조합에서의 재료 특성 인자, 경계 조건 인자 및 형상 인자의 데이터를 입력하거나 또는 판독시켜 열?응력 해석을 실시하고, 부품의 대상 부위에 있어서의 온도 분포 및 응력 분포를 구한다. 얻어진 온도 분포와 응력 분포를 사용하여, 피로 특성을 예측하기 위한 파라미터를 입력하거나 또는 판독시켜, 먼저 처음으로 균열이 발생하는 기동 정지 횟수를 예를 들어 전술한 Manson-Coffin 의 식으로부터 구한다.

다음으로, 얻어진 온도 분포와 응력 분포와, 가스 터빈의 운전 조건을 입력하고, 준비 통계 공정에서 구한 응력, 온도 및 재료 상수 등의 파라미터를 전술한 균열 진전 속도의 식에 대입하고, 이 균열 진전 속도식에 의해, 예를 들어 차분법에 의해 균열 발생 후의 기동 정지 횟수와 균열 길이의 관계를 구한다.

계산을 진행하여, 균열 길이가 별도 하드디스크 (3) 등에 미리 보존되어 있는 한계 균열 길이 (Amax) 에 도달하였을 때에 첫 번째 조의 조합의 균열 진전 곡선이 얻어진 것으로서 계산을 종료하고, 그 균열 진전 곡선을 모니터 (5) (도 1 참조) 에 표시함과 함께, 데이터베이스 등에 보존한다. 계속해서 두 번째 조의 조합의 데이터를 사용하여 상기 서술과 동일한 순서로 두 번째 조의 조합의 균열 진전 곡선을 얻는다. 이렇게 해서 계산을 반복하고, N 개의 균열 진전 곡선을 얻는다. 얻어진 커브는 모니터 (5) 에 표시된다. 도 10 은, 모니터 (5) 에 나타내는 N 개의 균열 진전 곡선의 일례를 나타낸 도면이다.

또, 균열 진전 곡선의 종점이 되는 한계 균열 길이 (Amax) 는, 그 길이 이하이면 부품으로서의 기능을 잃지 않는 한계 길이로, 비산 등의 우려가 없는 한 설계에 기초하여 결정하는 것이기 때문에, 편차를 수반하지 않는 확정치로 해도 된다.

단, 한계 균열 길이 (Amax) 가 예를 들어 공진에 의한 저응력 고사이클 피로 균열 진전 개시 한계로 정해진다는 생각으로 정의하고 있는 경우에는, 공진에 의한 진동 응력 및 균열 진전하 한계 응력 확대 계수 (ΔKth) 를 확률 변수의 파라미터로 하고, 이들을 바탕으로 파손 한계 균열 길이를 파라미터로서 구해도 된다.

〔균열 길이 분포 작성 공정〕

이 공정에서는, 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정에서 구한 N 개의 균열 진전 곡선을 사용하여 통계 처리를 실시하고, 피로 균열 길이의 확률 분포를 구한다. 여기서 말하는 확률 분포란, 균열이 특정 길이에 도달하는 기동 정지 횟수의 확률 분포 혹은 특정 기동 정지 횟수에 있어서의 균열 길이의 확률 분포로, 특정 균열 길이 및 특정 기동 정지 횟수는 용도에 따라 정하면 된다. 여기서는, 본 실시형태에 관련된 목적으로, 정기 검사시에 상당하는 기동 정지 횟수시의 길이를 대상으로 하고 있다.

〔측정 예측치 산출 공정〕

이 공정에서는, 최초의 정기 검사시에 상당하는 기동 정지 횟수시 (도 11 에 서의 T1) 에 있어서의 균열 길이를, 상기 상관 정보 작성 공정 (도 7 의 단계 SC3) 에서 작성한 상관 관계를 사용하여 보정함으로써 측정 예측치를 산출한다. 예를 들어, 상기 서술한 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정에서 구한 각 균열 진전 곡선은, 실제의 균열 길이인 것으로 간주하고 있다. 요컨대, 검사자나 검사 방법 등에 의한 측정 오차를 포함하지 않은 값으로, 고온 부품이 파손되는지 여부는 실제의 균열 길이에 의해서 결정된다.

한편, 실제의 검사를 생각하면, 상기 서술한 바와 같이 검사자나 검사 방법에 따라서 측정치에는 오차가 포함되게 된다. 실제의 검사에서는, 검사자에 의한 측정치에 따라서 그 고온 부품을 보수해야 하는지 여부가 결정되게 된다. 이 오차가 포함된 측정치에 관해서도 고온 부품의 시계열에 의한 상태 변화를 시뮬레이션함에 있어서 중요한 파라미터가 된다.

여기서, 오차가 포함되어 있지 않은 실제의 균열 길이 (N 개) 에 관해서는, 상기 서술한 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정 (도 7 의 단계 SC5) 에 있어서 이미 구해져 있기 때문에, 본 공정에서는 이 실제의 균열 길이 (N 개) 에 대하여, 상기 상관도에 기초하는 오차를 포함시킴으로써, 검사시에 있어서의 측정치를 예측한다. 여기서는, 도 11 에 나타내는 N 개 중 1 개의 실제 균열 길이 (P1) 를 대표예로 들어 이하, 본 공정에 관해서 설명한다.

도 12 에 나타내는 바와 같이, 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정에서 얻어진 균열 진전 곡선 중, 1 회째 검사시 (T1) 에 있어서의 실제 균열 길이 (P1) 를 상관도 (도 4 참조) 를 사용하여 보정함으로써 측정 예측치 (P2) 를 산출한다. 이 것은, 예를 들어, 상관도로부터 확률 분포를 구하고, 이 확률 분포에 기초하여 실제 균열 길이를 보정함으로써 이루어진다. 이것은 실제의 균열 길이가 P1 인 균열을 검사자가 측정치로서 P2 를 얻은 것을 시뮬레이트하고 있다. 또한 여기서 측정치는 P2 라는 확정치로 하고 있지만, 상관도의 편차 (동일한 실제 균열 길이에 대한 측정치의 편차) 에 대응하여 확률 분포로 나타내도 된다.

〔실제의 균열 길이 변경 공정〕

이 공정은, 측정 예측치 산출 공정에서 산출된 측정 예측치가 미리 설정되어 있는 보수 기준 이내인지 여부를 판정하고, 이 판정 결과에 따라서 실제의 균열 길이를 변경시킨다. 예를 들어, 이것은 시뮬레이션을 실제 검사에 가능한 한 가까이 하기 위한 공정이다. 예를 들어, 실제의 검사에 있어서는, 검사자에 의해서 측정된 균열 길이가 보수 기준 (허용 균열 길이) 보다 컸던 경우에는, 그 균열을 용접, 그라인더 사용 등에 의해서 제거하는 보수 작업이 실시되게 된다. 보수 작업이 실시됨으로써, 지금까지 거기에 존재하고 있던 균열은 작아지거나 또는 제거되게 된다.

이런 점에서, 당해 공정에서는, 도 13 에 나타내는 바와 같이, 측정 예측치 (P2) 가 보수 기준 (Acr) 보다 컸던 경우에는 보수 작업 등이 실시되는 것으로 간주하여, 측정 예측치 (P2) 를 0 또는 현재의 값보다 작은 값 (P3) 으로 변경한다. 또, 이 때 실제의 균열 길이 (P1) 도 보수에 의해 작아지기 때문에, 예를 들어, 도 14 및 도 15 에 나타내는 바와 같이, 실제 균열 길이 (P1) 를 보수 후의 값 (P3) 과 동일한 값으로 변경한다. 단, 보수 후에 겉보기와는 다른 값 (실제로 절단 등의 조사 (調査) 에 의해 육안으로는 검출할 수 없던 균열이 부분적으로 보수되지 않고 남아 있던 경우 등) 으로 되어 있음을 알고 있는 경우에는, 관련 데이터를 바탕으로 하여 P1 에서 P3 을 산출해도 된다.

또한, 측정 예측치 (P2) 가 보수 기준 (Acr) 이하였던 경우에는, 실제 균열 길이의 값에 상관없이 측정 예측치 (P2) 의 변경은 실시하지 않고, 현재의 값, 요컨대 실제 균열 길이 (P1) 에 기초하여 이후의 공정이 실행된다. 도 16 및 도 17 에 대표적인 케이스를 나타낸다.

또한, 실제 균열 길이 변경 공정에서는, 상관 정보 작성 공정에서 작성된 실제 균열 길이와 결함 검출율과의 상관에 기초하여, 실제 균열 길이를 변경할지 여부를 결정하는 것으로 해도 된다. 예를 들어, 검사자 등에 따라서는, 큰 흠집이라도 놓치는 경우가 있을 수 있다. 예를 들어, 도 8 에 나타낸 그래프에 있어서, 2 ㎜ 의 균열이 발생한 경우, 검사자 A 이면 55% 의 비율로 이 흠집을 발견하고, 45% 의 비율로 놓치게 된다. 이와 같이, 검사자 및 실제 균열 길이에 따라 그 흠집이 검출되는지, 또한 검출되더라도 측정치에 어느 만큼의 오차가 포함되는지를 확률 분포 등에 의해서 판단하고, 측정 예측치를 결정하는 것으로 해도 된다.

〔제 2 균열 진전 곡선 추정 공정〕

이 공정에서는, 측정 예측치 산출 공정에 의해서 실제 균열 길이가 변경되지 않은 경우에는 현재의 값 P1 을 기점으로 하여 균열 진전 곡선을 산출한다 (도 14 참조). 이 산출 방법은, 상기 서술한 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정과 동일하다. 이 때, 용접 보수를 모의하여 재질을 변경해도 된다. 구체적으로는, 균열 진전 속도의 파라미터 및 피로 균열 발생 수명의 식의 파라미터를 변경하는 것으로 해도 된다. 균열 진전 계산은, 다음 정기 검사에 상당하는 기동 정지 횟수에 도달할 때까지 이루어지고, 검사시에 도달한 시점에서 상기 서술한 측정 예측치 산출 공정으로 되돌아가, 그 이후의 처리를 반복 실시한다. 또는, 이것을 대신하여, 균열 길이가 한계 균열 길이 (Amax) 에 도달할 때까지 실시하는 것으로 해도 된다.

또, 실제 균열 길이 변경 공정에 있어서, 변경 후의 실제 균열 길이가 제로로 변경된 경우에는, 균열이 발생되어 있지 않게 된다. 이 경우에는, 균열이 없는 곳에 균열이 발생하기까지의 시뮬레이션을 실시한 후에, 발생된 균열의 진전 정도를 추정한다. 또, 도 10 에서는, 간략화를 위해 발생까지의 기간을 생략하고 있다.

상기 측정 예측치 산출 공정, 실제의 균열 길이 변경 공정, 제 2 균열 진전 곡선 추정 공정에 관해서는, 실제의 균열 길이 (P1) 를 일례로 들어 설명해 왔는데, N 개의 균열 길이 (도 11 참조) 의 각각에 대해 상기 공정이 실시됨으로써, 여러 가지 요인을 고려한 균열 진전의 상황을 예측하는 것이 가능해진다.

〔보수 기준 변경 공정〕

이 공정에서는, 파손 및 보수에 의한 전체 비용 (리스크) 을 최소로 하도록 보수 기준을 적정화하는 것을 목적으로 한다. 전체 비용은 도 18 에 나타내는 것으로 후술한다.

상기 서술한 모든 공정을 마치고, 각 조합에 있어서의 균열 진전 곡선을 구함으로써 차회 정기 검사전에 파손에 도달하는 (균열 길이가 한계 균열 길이에 도달하는) 것을 결정하고, 그와 같은 균열 진전 곡선의 비율을 구함으로써 차회 정기 검사 상당시까지 파손될 확률 (파손율) 을 결정한다. 보수 기준과 그 보수 기준에 기초하는 파손율이 구해지면 전체적인 비용을 산출할 수 있다. 그래서 보수 기준을 바꿔 그 때의 전체 비용을 구함으로써, 전체적인 비용이 최소가 되는 보수 기준을 결정할 수 있다. 구체적으로는, 측정 예측치 산출 공정에서 참조되는 보수 기준 (허용 균열 길이) 을 재설정하고, 도 14 내지 도 17 에 따라서 필요한 것은 균열 길이를 수정하고 (SC8), 제 2 균열 진전 곡선 추정 공정 (SC9) 을 실시하는 처리를 반복하여 실행한다. 이러한 처리를 몇 번 되풀이함으로써, 보수 기준과 파손율의 관계를 구하고, 보수 기준과 전체 비용과의 관계를 구한다.

여기서, 파손율과 비용의 관계에 관해서 설명한다. 차회 정기 검사까지의 사이에 파손되는 부품을 저감하면서 동시에 파손의 빈도를 낮추기 위해서는 보수 기준을 작게 설정할 필요가 있지만, 한편으론 보수 기준이 작을수록 보수 및 폐각에 의한 교체에 드는 재료비나 인건비 등의 비용 (이하, 「보수에 따른 비용」이라고 한다.) 은 증가한다.

따라서, 본 공정에서는, 도 18 에 나타내는 바와 같이, 전체적인 비용을 최소화하는 최적의 보수 기준을 구한다. 여기서 전체적인 비용이란, 전술한 보수에 따른 비용과 파손에 따른 비용의 합계이다. 보수에 따른 비용이란 보수에 수반하여 발생한 다른 부품 및 장치의 고장에 의한 수리비 및 운전 정지에 의한 손 해이고, 사업자의 영업상 손해에 관련된 비용도 포함한다. 또한, 파손에 의해 발생하는 비용은, 실제로 발생하는 손해 금액에 파손될 확률을 곱한 것으로, 보수 기준을 크게 하면 파손될 확률은 높아지기 때문에, 손해 금액은 같더라도 파손에 의해 발생하는 비용은 커진다.

전체적인 비용은 약, 보수에 드는 비용과 (보수를 하지 않았기 때문에) 파손 등의 문제 발생에 의해 드는 비용에 그 발생 확률을 곱한 것의 합으로 생각되기 때문에, 보수 기준의 함수로서 산출하는 것이 가능하다.

이상, 설명한 바와 같이, 본 실시형태에 관련된 균열 진전 예측 방법 및 프로그램에 의하면, 시험체에 발생한 균열 길이를 복수의 검사자 또는 복수의 검사 방법에 의해 측정하여, 그 측정치와 실제 균열 길이와의 상관 관계를 구하고, 이 상관 관계를 사용하여 시뮬레이션에 의해 얻어진 검사시에 있어서의 실제 균열 길이를 보정함으로써 측정 예측치를 추정하기 때문에, 측정 예측치를 실제 검사시에 있어서의 검사자의 측정치에 보다 가깝게 할 수 있게 된다. 그리고, 이 측정 예측치가 보수 기준 이내인지 여부에 따라 당해 검사시에 있어서의 측정 예측치가 변경되기 때문에, 실제 운용에 따른 시뮬레이션을 실시하는 것이 가능해진다.

이와 같이, 검사자의 차이에 의한 측정 오차나 검사 방법의 차이에 의한 측정 오차를 가미하여 측정 예측치를 추정하기 때문에, 시뮬레이션 정밀도를 향상시킬 수 있다. 또한, 높은 정밀도로 시뮬레이트된 결과를 사용하여 보수 비용 등을 산출함으로써, 비용을 최소한으로 억제할 수 있는 보수 기준을 높은 정밀도로 결정할 수 있다.

이상, 본 발명의 실시형태에 관해서 도면을 참조하여 상세히 서술하였지만, 구체적인 구성은 이 실시형태에 한정되지 않고, 본 발명의 요지를 일탈하지 않는 범위의 설계 변경 등도 포함된다.

예를 들어, 상기 서술한 각종 공정은, 도 1 에 나타낸 바와 같이, 대형 계산기의 단말 혹은 PC 등의 계산기를 사용하여 수작업으로 실행하는 것도 가능하지만, 미리 사람의 판단에 의지하지 않을 수 없는 각종 비용 혹은 비용 계산식 등을 입력함으로써, 배치 처리 등에 의해서 자동적으로 최종적 보수 기준을 얻는 것이 가능해진다.

또한, 상기 서술한 균열 진전 예측 장치와 사내 LAN 또는 인터넷 회선을 연결하여, 각종 실험 데이터베이스나 타 기관의 데이터베이스로부터 데이터를 입수할 수 있도록 해 두면 효율적이다.

또 실시형태에서는 고온 환경하에서 사용되는 가스 터빈 부품 등의 고온 기기를 대상으로 설명하였지만, 통상적인 실온 또는 저온 환경하에서 사용되는 구조체나 부품에 관한 균열 진전 거동 및 그 검사원에 의한 결과의 처리에 대해서도 본 발명을 적용할 수 있음은 물론이다.

Claims

시험체에 발생한 균열 길이를 복수의 검사자 또는/및 복수의 검사 방법에 의해 측정하고, 그 측정에 의해서 얻어진 데이터와 실제 균열 상태와의 상관 정보를 구하는 상관 정보 작성 공정과,

피검사체의 검사시에 있어서 검사자에 의해서 측정된 균열 길이와 상기 상관 정보에 기초하여, 상기 피검사체에 발생한 실제의 균열 길이를 추정하는 균열 길이 추정 공정과,

상기 균열 길이 추정 공정에서 추정한 균열 길이를 기점으로 하는 상기 피검사체에 있어서의 균열 진전 곡선을 추정하는 균열 진전 곡선 추정 공정을 포함하고,

상기 각 공정은 컴퓨터에 의해 수행되는, 균열 진전 예측 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 균열 진전 곡선 추정 공정은, 상기 검사시 이후의 기동 정지 횟수와 균열 길이와의 관계를 구하기 위한 균열 발생 수명 및 균열 진전 속도를 결정하는 파라미터의 일부 또는 전부를 확률 변수로 하고, 몬테카를로법을 적용하여 상기 균열 진전 곡선을 확률적으로 예측하는, 균열 진전 예측 방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,

상기 상관 정보 작성 공정에서는, 상기 상관 정보를 상기 검사 방법마다 또 는/및 상기 검사자의 측정 능력마다 작성하고,

상기 균열 길이 추정 공정에서는, 검사시에 적용한 상기 검사 방법 또는/및 검사시에 측정을 실시한 검사자의 측정 능력에 대응하는 상기 상관 정보를 이용하여 상기 실제의 균열 길이를 추정하는, 균열 진전 예측 방법.
피검사체의 상태를 사용 개시시부터 시뮬레이션함으로써, 상기 피검사체에 발생하는 균열 길이의 시계열 변화를 예측하는 균열 진전 예측 방법으로서,

상기 피검사체의 사용 개시시부터의 균열 진전 곡선을 추정하는 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정과,

시험체에 발생한 균열 길이를 복수의 검사자 또는 복수의 검사 방법에 의해 측정하고, 그 측정에 의해서 얻어진 데이터와 실제 균열 상태와의 상관 정보를 구하는 상관 정보 작성 공정과,

상기 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정에서 예측된 검사시에 있어서의 실제의 균열 길이를 상기 상관 정보를 이용하여 보정함으로써 측정 예측치를 산출하는 측정 예측치 산출 공정과,

상기 측정 예측치가 미리 설정되어 있는 보수 기준 이내인지 여부를 판정하고, 판정 결과에 따라 검사시에 있어서의 실제의 균열 길이를 변경하는 실제의 균열 길이 변경 공정을 포함하고,

상기 각 공정은 컴퓨터에 의해 수행되는, 균열 진전 예측 방법.
제 4 항에 있어서,

상기 실제의 균열 길이 변경 공정은, 상기 검사시에 있어서의 측정 예측치가 상기 보수 기준을 초과한 경우에, 당해 균열이 보수되는 것으로 간주하여 상기 실제의 균열 길이를 제로 또는 보다 작은 값으로 변경하는, 균열 진전 예측 방법.
제 4 항 또는 제 5 항에 있어서,

상기 측정 예측치가 상기 보수 기준 이내였던 경우에, 상기 실제의 균열 길이를 기점으로 하는 균열 진전 곡선을 추정하는 제 2 균열 진전 곡선 추정 공정을 구비하고,

상기 제 2 균열 진전 곡선 추정 공정은 컴퓨터에 의해 수행되는, 균열 진전 예측 방법.
제 6 항에 있어서,

상기 제 1 균열 진전 곡선 추정 공정 및 상기 제 2 균열 진전 곡선 추정 공정의 적어도 일방은, 기동 정지 횟수와 균열 길이와의 관계를 구하기 위한 균열 발생 수명 및 균열 진전 속도를 결정하는 파라미터의 일부 또는 전부를 확률 변수로 하고, 몬테카를로법을 적용하여 상기 균열 진전 곡선을 확률적으로 예측하는, 균열 진전 예측 방법.
복수의 검사자 또는/및 복수의 검사 방법에 의해 측정된, 시험체에 발생한 균열 길이의 데이터와 실제의 균열 길이와의 상관 정보를 구하는 단계와,

피검사체의 검사시에 있어서 검사자에 의해서 측정된 균열 길이와 상기 상관 정보에 기초하여 상기 피검사체에 발생한 실제의 균열 길이를 추정하는 단계와,

추정한 상기 균열 길이를 기점으로 하는 상기 피검사체에 있어서의 균열 진전 곡선을 추정하는 단계를 컴퓨터에 실행시키는 균열 진전 예측 프로그램을 수록한, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
피검사체의 상태를 사용 개시시부터 시뮬레이션함으로써, 상기 피검사체에 발생하는 균열 길이의 시계열 변화를 예측하기 위한 균열 진전 예측 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서,

상기 피검사체의 사용 개시시부터의 균열 진전 곡선을 추정하는 단계와,

복수의 검사자 또는 복수의 검사 방법에 의해 측정된, 시험체에 발생한 균열 길이의 데이터와 실제의 균열 길이와의 상관 정보를 구하는 단계와,

상기 균열 진전 곡선을 추정하는 단계에 있어서 예측된 검사시에 있어서의 상기 피검사체에 발생한 실제의 균열 길이를 상기 상관 정보를 이용하여 보정함으로써 측정 예측치를 산출하는 단계와,

상기 측정 예측치가 미리 설정되어 있는 보수 기준 이내인지 여부를 판정하고, 판정 결과에 따라 검사시에 있어서의 실제의 균열 길이를 변경하는 단계를 컴퓨터에 실행시키는 균열 진전 예측 프로그램을 수록한, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.