이번 과제에서는 본인의 전공실험에서 도출된 결과값 데이터를 plotting해 보았습니다.
저는 이번 처음에 ADA를 써본 초보자이고, pandas나 matplolib와 같은 모듈은 거의 써보지 못한 사람입니다. 이 과제를 작성하면서, GPT쿤 덕분에 본인이 느끼는 세계가 다른 차원으로 바뀐 듯한 느낌을 받았습니다. 살살 좀 부탁드릴게요.😭
실험은 니켈기 초내열 합금재료의 기계적 특성을 파악하는 인장실험으로 진행하였습니다.
금속은 각 재료, 그리고 합금조성 마다 고유한 강도와 변형률을 갖고 있어, 새로운 금속재료를 만들 때 이 고유값을 알기 위해 연구자들은 인장실험을 하는 경우가 많습니다.
plotting 대상으로 각 인장응력(Stress)-변형률(strain)을 그래프로 나타내었습니다.
각 단위시간마다 주어진 하중과 재료가 늘어나고 이동한 위치가 기록된 file를 읽혔습니다. Chat GPT도 내용을 잘 읽어준 것 같아요.
조교님께서 주신 데이터 단위는 소재를 땡기는 하중[kN], 늘어난 길이[mm]였습니다. 때문에, 계산을 편하게 하기 위해서 주어진 데이터 값의 단위를 position을 미터로, load를 N(뉴턴)으로 바꾼 엑셀파일을 만들어줍니다.
주어진 데이터에서 Stress-Strain 곡선을 그려주는 준비를 합니다.
아차… 제가 부재의 길이와 표면적을 구하지 않았습니다. GPT는 필요한 데이터를 꼼꼼하게 지적해 줍니다.
규격:
이번에 실험을 하는 대상부재 입니다. ASTM라는 공식적인 규격에 맞추어서 제작이 되어있기 때문에, 이 데이터로 표면적과 길이를 입력하였습니다.
입력한 데이터로 표를 만드는 준비를 합니다. 길이, 면적은 모두 m계열에 단위로 변환하였습니다. GPT가 plotting에 사용하는 공식도 잘 설명해 주었습니다.
엑셀 데이터를 확인하면, 응력[MPa], 변형률로 변환된 파일이 만들어진 것을 알 수 있습니다.
plotting결과: ChatGPT가 성공적으로 인장-변형률 곡선을 만들어 줬습니다. 해당 재료는 Strain값이 2%인 지점에서 재료의 항복(영구변형)을 일으키고, 변형률이 14.3% 부근에서 재료가 완전히 파괴된 거동을 알 수 있습니다.
재료의 항복(영구변형)이 일어난 강도를 찾아 보려고 합니다. 실제 재료에서는 재료가 어느 부분에서 항복이 되는 것인지 파악하기 어렵습니다. 이 점을 보완하기 위해서, 저는 0.2% offset method를 사용했습니다. 이 방법은 재료의 strain값을 0.2%평행이동한 탄성영역의 직선 그래프와 Young’s Modules를 구하는 공식 “훅의 법칙” 을 이용하고 접점을 항복강도로 정의합니다.
회귀분석을 이용해서 탄성영역~2%까지인 strain값 영역 중에서 직선을 찾아, 기울기인 탄성계수를 찾으라고 시켰습니다.
이 데이터들을 총동원해서 실제로 plotting한 결과…📈
응력-인장곡선과 0.2% offset strain-0.2% offset stress 직선의 접점을 구해서 항복강도를 구할 수 있었습니다.
만든 코드: https://colab.research.google.com/drive/1PUqek4KbNFto4vAbkJI7NYRNuFxMa5FM?usp=sharing
