기계 부품은 반복 하중에 노출될 경우 라체팅 현상으로 인해 피로수명이 단축되는 문제가 있습니다. 기존의 단일 변수 Chaboche 모델로는 이러한 복잡한 재료 거동을 정확하게 모사하는 데 한계가 있었습니다. 본 기술은 2개의 후방응력 변수를 도입한 Chaboche 모델을 활용하여, 재료의 라체팅 거동을 정밀하게 모사하는 방법을 제안합니다. 재료 성질 획득, 라체트 정보 분석, 그리고 운동 및 등방경화 변수 최적화 과정을 통해 실제 재료의 피로수명 예측 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 이 기술은 다양한 반복 하중 조건에서 기계 부품의 신뢰성을 높이는 데 기여할 것입니다.

기존 재료 물성 측정 방식은 파괴적이거나 추가 실험이 필요하여 산업 현장에서의 활용에 한계가 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하고자, 압흔(indentation mark)에서 발생하는 수평 변위 데이터를 활용하여 재료의 물성을 비파괴적이고 정확하게 획득하는 혁신적인 방법 및 시스템을 제안합니다. 고가의 별도 장비나 반복적인 실험 없이, 단 한 번의 압입 실험만으로 항복강도 및 변형경화지수 등 미시적인 재료 물성을 신속하게 측정할 수 있습니다. 이는 제품의 신뢰성 향상과 효율적인 품질 관리에 기여할 것으로 기대됩니다.

기존 압입 시험은 거친 표면 재료에서 데이터 신뢰도 저하 및 표면 처리로 인한 잔류 응력 발생 문제가 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하고자, 평평한 제1 압입자를 이용한 사전 압입 단계를 도입하여 거친 표면에서도 신뢰성 높은 압입 시험 데이터를 확보하는 방법을 제시합니다. 이 방법을 통해 재료의 표면 거칠기 영향을 최소화하고, 기계적 연마 없이도 정확한 하중-변위 곡선을 얻을 수 있습니다. 또한, 이를 기반으로 재료의 경도, 영률과 같은 기계적 물성 및 잔류 응력의 방향과 크기를 비파괴적으로 정밀하게 분석할 수 있습니다. 이는 현장에서의 구조물 안전성 평가 및 산업 응용 분야 확장에 크게 기여할 것입니다.