스트레인게이지를 이용한 캔 압력 측정 실험

본 내용은 " 아주대학교 기계공학기초실험 - 스트레인게이지 실험 (2024년 A+) " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2025.01.22

문서 내 토픽

• 1. 스트레인게이지(Strain Gauge)

  스트레인게이지는 물체의 변형을 측정하기 위한 센서로, 외부 힘이나 하중에 의한 미세한 변형을 전기적 신호로 변환한다. 얇은 금속 호일이나 반도체 재료로 만들어진 저항체로 구성되며, 표면에 부착하면 변형에 따라 전기 저항이 변화한다. 게이지 팩터(GF)는 저항 변화율과 변형률의 비로 정의되며, GF = (ΔR/R) / (Δl/l)로 스트레인게이지의 감도를 나타낸다.

• 2. 휘스톤 브리지(Wheatstone Bridge)

  휘스톤 브리지는 네 개의 저항으로 구성된 전기 회로로, 다이아몬드 형태로 배열되어 있다. 균형 상태에서는 R1/R2 = R3/R4 관계식이 성립하며 전압계에 전류가 흐르지 않는다. 불균형 상태에서는 저항 중 하나가 변하여 전류가 흐르게 되고, 이 변화를 측정하여 물리적 변화를 계산할 수 있다. 스트레인게이지 측정에 널리 사용된다.

• 3. 캔 압력 측정 및 응력 분석

  실험에서 캔 표면에 스트레인게이지를 부착하여 오픈 전후의 변형률 차이를 측정했다. 측정된 변형률 0.0755를 이용하여 캔의 절대 압력을 계산한 결과 266.060kPa로, 일반적인 캔 음료의 압력 범위(120~380kPa)에 부합한다. 원주방향으로 부착된 스트레인게이지는 더 높은 압력 측정과 구조적 안정성을 제공한다.

• 4. 실험 장치 및 측정 방법

  캔 표면을 사포로 문지르고 접착제로 스트레인게이지를 부착한다. 휘스톤 브리지 회로를 구성한 후 증폭기와 DAQ를 연결하고, LabView 프로그램으로 출력값을 측정한다. 멀티미터의 영점을 조정하고 증폭기 게인값(x100 또는 x200)을 설정하여 측정 범위 내에서 정확한 데이터를 획득한다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 스트레인게이지(Strain Gauge)

  스트레인게이지는 물체의 변형을 정밀하게 측정하는 매우 중요한 센서입니다. 전기저항이 기계적 변형에 따라 변하는 원리를 이용하여 미세한 응력과 변형을 감지할 수 있습니다. 산업 현장에서 구조물의 안전성 모니터링, 재료 특성 평가, 제품 품질 관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 특히 높은 정확도와 빠른 응답 속도로 인해 신뢰성 있는 측정이 가능하며, 소형이고 설치가 간편하다는 장점이 있습니다. 다만 온도 변화에 민감하고 장기 안정성 관리가 필요하다는 점은 개선해야 할 부분입니다.

• 2. 휘스톤 브리지(Wheatstone Bridge)

  휘스톤 브리지는 저항값의 미세한 변화를 정밀하게 측정할 수 있는 고전적이면서도 매우 효과적인 회로입니다. 스트레인게이지와 함께 사용될 때 센서의 출력 신호를 증폭하고 정확하게 변환할 수 있습니다. 균형 조건을 이용한 측정 원리는 간단하면서도 높은 정확도를 제공하며, 온도 보상 기능을 추가하여 환경 변화의 영향을 최소화할 수 있습니다. 현대의 디지털 측정 기술이 발전했음에도 불구하고, 아날로그 신호 처리와 정밀 측정 분야에서 여전히 널리 사용되고 있는 신뢰할 수 있는 기술입니다.

• 3. 캔 압력 측정 및 응력 분석

  캔의 압력 측정과 응력 분석은 제품의 안전성과 품질을 보장하는 데 필수적인 과정입니다. 내부 압력에 의한 응력 분포를 정확히 파악함으로써 캔의 구조적 안전성을 검증할 수 있습니다. 스트레인게이지를 이용한 실험적 측정과 유한요소해석(FEA) 같은 수치해석을 병행하면 더욱 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 특히 음료 캔, 에어로졸 캔 등 다양한 제품에서 파열이나 누수 방지를 위해 중요한 역할을 합니다. 이러한 분석을 통해 재료 사용량을 최적화하면서도 안전성을 확보할 수 있습니다.

• 4. 실험 장치 및 측정 방법

  정확한 실험 장치 구성과 체계적인 측정 방법은 신뢰할 수 있는 실험 결과를 얻기 위한 핵심 요소입니다. 스트레인게이지, 휘스톤 브리지, 데이터 수집 장치 등이 적절히 통합되어야 하며, 측정 전 정확한 캘리브레이션이 필수적입니다. 실험 환경의 온도, 습도 등 외부 요인을 최소화하고, 반복 측정을 통해 데이터의 재현성을 확보해야 합니다. 또한 측정 오차의 원인을 파악하고 보정하는 과정이 중요합니다. 현대적인 디지털 측정 시스템과 데이터 분석 소프트웨어를 활용하면 더욱 효율적이고 정확한 실험이 가능합니다.