KR100250674B1 - Material tester - Google Patents
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Abstract
재료시험편의 탄성율이나 내력을 간이하게, 고정밀도로 계측할 수 있는 데이터처리기능을 구비한 재료시험기를 제공한다. 부하를 가한 재료시험편의 늘어남과 하중을 소정의 샘플링 주기로 검출한 계측데이터의 계열에 따라서, 그 하중·늘어남 특성(응력·비틀림 특성)을 근사화하는 3차 회귀곡선을 구하고, 이 3차 회귀곡선의 변곡점을 접선점으로 하는 1차 회귀직선을 탄성직선으로 하여 상기 시험편의 탄성율이나 내력을 산출하는 데이터처리기능을 구비한다.Provided is a material testing machine having a data processing function that can measure the elastic modulus and the strength of a material test piece with high accuracy. In accordance with the series of measurement data that detects the increase in load and the load at a predetermined sampling period, a third regression curve approximating the load and stretching characteristics (stress and torsion characteristics) is obtained. And a data processing function for calculating the elastic modulus and the strength of the test piece by using the primary regression line having the inflection point as the tangential point as the elastic straight line.
Description
본 발명은, 경강(硬鋼)이나 주철(鑄鐵) 등으로 이루어지는 재료(材料)시험편(試驗片)의 탄성율이나 내력(耐力) 등의 특성을 검사하는데 적합한 재료시험기에 관한 것이다.The present invention relates to a material testing machine suitable for inspecting properties such as elastic modulus, strength, and the like of a material test piece made of hard steel, cast iron, or the like.
재료시험기는, 재료시험편에 부하(負荷)를 가했을 때에 그 재료시험편에 생기는 늘어남(변위)과 하중과의 관계로부터 그 재료의 특성을 검사하는 것이고, 예를 들면 탄성율이나 내력 등을 검사하는 경우에는 재료시험편에 인장하중(부하)을 가하여 행해진다. 덧붙여서 말하면, 재료시험편이 파단(破斷)할 때까지 서서히 하중을 가한 경우에는, 어느 시점에서 하중이 증가하지 않고 재료시험편이 급격히 늘어나기 시작한다. 이 현상은, 재료시험편의 탄성 늘어남이 한계에 달한 것에 의한 것이고, 그때의 최대 응력은 항복점이라고 일컬어지며 재료특성의 평가에 사용된다. 그러나 연강(軟鋼)과 같은 것에서는 상기 항복점이 현저하게 나타나지만, 경강이나 주철에서는 그 성질상, 항복점이 생기기 어렵다. 그렇기 때문에, 항복점이 생기기 어려운 재료에 대해서는 일반적으로 0.2%의 영구 비틀림이 생긴 점의 응력을 항복응력이라고 간주하고, 이것을 내력으로서 재료의 평가에 사용하고 있다.The material tester inspects the properties of the material from the relationship between the stretching (displacement) and the load generated on the material test piece when a load is applied to the material test piece. This is done by applying a tensile load (load) to the material test piece. Incidentally, when a load is gradually applied until the material test piece breaks, the material test piece starts to increase rapidly without increasing the load at some point. This phenomenon is caused by the increase in elasticity of the material test piece, and the maximum stress at that time is called the yield point and is used for the evaluation of material properties. In the case of mild steel, however, the yield point is remarkable, but in hard steel and cast iron, the yield point is unlikely to occur. Therefore, for materials that are unlikely to yield a yield point, the stress at the point where 0.2% of permanent twist is generated is generally regarded as yield stress, and this is used for evaluation of the material as a yield strength.
그런데, 종래 상기 내력의 측정은 예를 들어 도 6에 도시하는 것처럼 재료시험편에 인장시험특성을 나타내는 늘어남 λ와 하중 P로 된 계측데이터의 계열에 기초하여, 응력 비틀림 특성곡선 α를 작성하여 행해진다. 또, 응력 σ는 상기 하중 P를 재료시험편의 단면적 S로 나눔으로써 (P/S)로 구해지고, 또한 비틀림 ε은 상기 늘어남 λ의 상기 재료시험편에서의 기준 길이 L에 대한 비 (λ/L)로서 구해진다. 그리고 이 선도(응력 비틀림 특성곡선 α)상에서의 변화특성의 직선부 β를 개략적으로 구한 후, 이 직선부 β와 평행하게 그 비틀림을 0.2%만큼 오프셋한 직선(내력직선) γ를 그어서 당해 직선 γ와 상기 응력비틀림 특성곡선 α가 만나는 점 δ의 응력을 그 내력 σ0.2로서 구하고 있다. 이 방법은 오프셋법이라고 불린다. 이 경우, 상기 직선부 β를 여하하게 정밀도 좋게 구하는가가 그 검사정밀도를 좌우한다.By the way, conventionally, the above-mentioned strength measurement is performed by creating a stress torsion characteristic curve α based on a series of measurement data including stretch λ and load P indicating tensile test characteristics on a material test piece as shown in FIG. 6. . The stress sigma is obtained by dividing the load P by the cross-sectional area S of the material test piece (P / S), and the torsion ε is the ratio of the elongation λ to the reference length L in the material test piece (λ / L). Obtained as Then, after roughly obtaining the straight line β of the change characteristic on this line (stress torsion characteristic curve α), draw a straight line (bearing line) γ in which the twist is offset by 0.2% in parallel with the straight line β, and the straight line γ And the stress at the point δ where the stress torsion characteristic curve α meets are calculated as the proof strength σ 0.2 . This method is called the offset method. In this case, whether or not the linear portion β is accurately obtained depends on the inspection accuracy.
이와 같은 직선부 β를 정밀도 좋게 구하는 방법의 하나로, 예를 들면 특공소63-55018호 공보에 개시되는 기술이 있다. 이 방법은, 먼저 상기 응력비틀림 특성곡선 α를 구하는데 있어서의 베이스로 되는 하중과 늘어남으로 된 계측데이터를 소정의 시간간격으로 샘플링하고, 이 샘플링데이터를 이동평균처리하여 각 샘플링점에서의 상기 하중 및 늘어남의 평균치를 구한다. 그후, 샘플링점간의 상기 하중평균치와 늘어남 평균치로부터 구해지는 차분구배(差分勾配)(탄성율에 상당함)가, 미리 설정한 상한 탄성율과 하한 탄성율과의 범위내에 있는지 아닌지를 판정하고, 당해 범위내의 데이터(하중평균치와 늘어남 평균치)로부터 최소이승법(最小二乘法)에 따라 전술한 응력비틀림 특성곡선 α중의 직선부 β를 나타내는 직선식을 구하는 것이다.As one of methods for accurately obtaining such a linear portion β, there is a technique disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 63-55018, for example. In this method, first, the base load in obtaining the stress torsion characteristic curve α and the measured measurement data of the stretching are sampled at predetermined time intervals, and the moving data are subjected to a moving average process to sample the load at each sampling point. And the average value of stretching. Thereafter, it is determined whether or not the differential gradient (corresponding to the elastic modulus) obtained from the load average value and the stretching average value between the sampling points is within a range between a predetermined upper limit elastic modulus and a lower limit modulus, and the data within the range From the load average value and the average value of the stretching, a straight line equation indicating the straight line β in the above-described stress torsion characteristic curve α is obtained according to the least square method.
그러나, 상기 공보에 개시되는 방법에서는, 미리 상한탄성율과 하한탄성율을 설정할 필요가 있고, 이 범위내에서 탄성율이 일정하게 되는 부분(직선부 β)를 구하는 것이 상기 직선식을 산출하는데 있어서의 전제로 된다. 따라서, 상기 조건하에서 일정한 탄성율이 얻어진 경우에는, 만약 그 탄성율이 재료시험편에 고유한 탄성범위에서 벗어나 있는 경우라도, 구체적으로는 이상한 하중이 인가된 상태에서 탄성율이 일정하게 된 경우라도 당해 부분(직선부 β)의 직선식이 구해지게 되고, 계측신뢰성의 면에서 문제가 있다.However, in the method disclosed in the above publication, it is necessary to set the upper limit modulus and the lower limit modulus in advance, and it is a premise to calculate the linear equation to obtain a portion (straight line portion β) in which the elastic modulus is constant within this range. do. Therefore, in the case where a constant elastic modulus is obtained under the above conditions, even if the elastic modulus is out of the elastic range inherent to the material test piece, specifically, even if the elastic modulus becomes constant under an unusual load, The linear equation of the negative β is obtained and there is a problem in terms of measurement reliability.
또한, 전술한 이동평균처리는, 어떤 길이의 평균처리구간(샘플링 데이터 수)을 설정하여 행하지만, 그 평균처리구간을 짧게 한 경우에는, 본래적으로는 노이즈로서 무시해야 할 미소한 데이터까지 그 평균치를 좌우하므로, 전술한 차분구배(탄성율)의 판정에 큰 영향을 미친다. 또한 평균처리구간을 길게 설정한 경우에는, 항복점에 상당한다고 판단해야할 데이터까지가 평탄화되고, 그 평균치에 묻혀버릴 염려가 있다. 따라서, 이동평균처리를 행하는 경우에는, 그 평균처리구간을 적정하게 설정할 필요가 있지만, 여러 가지 재료시험편에 따라 상기 구간설정을 적절하게 행하는 것은 매우 곤란하다.In addition, the above-described moving average processing is performed by setting an average processing section (the number of sampling data) of a certain length. However, when the average processing section is shortened, even the smallest data that should be neglected as noise inherently is used. Since the average value is influenced, it greatly influences the determination of the above-described difference gradient (elasticity). In addition, when the average processing period is set long, there is a fear that the data to be judged as equivalent to the yield point is flattened and buried in the average value. Therefore, in the case of performing the moving average treatment, it is necessary to appropriately set the average treatment section, but it is very difficult to appropriately set the section according to various material test pieces.
또한, 일반적인 재료시험기에 의한 늘어남 λ와 하중 P로 된 계측데이터에는 오차가 포함되고, 탄성영역내의 계측데이터라도 이 계측데이터에서 구해지는 응력 비틀림 특성곡선의 일부가 직선으로 되지않는 경우가 많다. 즉, 재료시험편에 하중을 가할 때, 그 초기에 재료시험편과 그것을 유지하는 도구(척)와의 사이에 항력이 발생할 때까지, 그 사이에 미끄러짐이 생긴다. 또한, 상기 도구에 의한 재료시험편의 붙잡는 방향이 그 재료시험편에 가해지는 인장하중의 방향과 완전히 직교하지 않기 때문에, 그 단면에 대하여 편심응력(편심하중)이 가해진다. 게다가 재료시험편은 완전한 탄성체도 아니고, 또한 완전한 소성체도 아니므로, 인장하중을 가한 경우에 상기 재료시험편은 탄성체 및 소성체의 양쪽 특성을 보인다. 따라서, 전술한 탄성율이나 내력을 고정밀도로 계측하는데에는, 이들 오차요인을 고려하는 것이 필요하게 된다.In addition, the measurement data of the increase λ and the load P by a general material tester includes an error, and even in the measurement data in the elastic region, a part of the stress torsion characteristic curve obtained in this measurement data does not often become a straight line. That is, when a load is applied to the material test piece, slippage occurs between the material test piece and the tool (chuck) holding the material at the beginning thereof until a drag occurs. In addition, since the holding direction of the material test piece by the tool is not completely orthogonal to the direction of the tensile load applied to the material test piece, an eccentric stress (eccentric load) is applied to the cross section. In addition, the material test piece is neither a perfect elastic body nor a perfect plastic body, and thus, when the tensile load is applied, the material test specimen exhibits both characteristics of the elastic body and the plastic body. Therefore, in order to accurately measure the above-mentioned elastic modulus and proof strength, it is necessary to consider these error factors.
본 발명은 이와 같은 사정을 고려하여 이루어진 것으로서, 그 목적은 시험재료의 특성의 하나인 탄성율이나 내력을 간이하게 하여 고정밀도로 계측하는 것이 가능한 재료시험기를 제공하는 것에 있다.This invention is made | formed in view of such a situation, The objective is to provide the material tester which can measure with high precision simply by the elasticity modulus and the bearing capacity which are one of the characteristics of a test material.
특히 본 발명은, 하중을 가한 재료시험편의 늘어남과 하중으로 된 계측데이터를 얻는데 있어서의 인장시험방법이나, 그 데이터 처리에서의 여러 가지 설정치의 영향을 받는 일이 없이, 재료시험편의 인장시험특성을 나타내는 늘어남 λ와 하중 P로 된 계측데이터, 또는 이 계측데이터에서 구해지는 비틀림 ε과 응력 σ로 된 검출데이터에 기초하여 그 탄성율 E나 내력 σ0.2를 고정밀도로 구할 수 있는 데이터 처리방법을 구비한 재료시험기를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.In particular, the present invention provides the tensile test characteristics of the material test piece without being influenced by the tensile test method for obtaining the measurement data of the stretching and load of the loaded material test piece and the processing of the data. A material having a data processing method that can accurately obtain the elastic modulus E or the proof strength σ 0.2 based on the measurement data of the increase λ and the load P, or the detection data of the torsion ε and stress σ obtained from the measurement data. It aims at providing a testing machine.
도 1은 본 발명의 일실시형태에 관한 재료시험기의 개략구성도,1 is a schematic configuration diagram of a material tester according to an embodiment of the present invention;
도 2는 본 발명에 관한 재료시험기에서의 특징적인 데이터 처리절차의 일례를 보여주는 도면,2 is a view showing an example of a characteristic data processing procedure in the material testing machine according to the present invention;
도 3은 3차 회귀곡선과 탄성곡선을 이루는 1차 회귀직선과의 관계를 나타내는 도면,3 is a view showing a relationship between a third regression curve and a first regression line forming an elastic curve;
도 4는 본 발명에 관한 탄성율 및 내력의 계측처리의 개념을 나타내는 도면,4 is a diagram showing the concept of measurement of elastic modulus and bearing strength according to the present invention;
도 5는 본 발명에 관한 재료시험기에서의 데이터 처리절차의 변형예를 보여주는 도면,5 is a view showing a modification of the data processing procedure in the material testing machine according to the present invention;
도 6은 재료시험편의 응력·비틀림 특성에 기초한 내력계측의 처리개념을 보여주는 도면이다.Fig. 6 is a diagram showing the concept of processing the strength measurement based on the stress and torsion characteristics of the material test piece.
＜ 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 ＞<Explanation of symbols for the main parts of the drawings>
1 재료시험기본체, 2 하중검출기,1 material test body, 2 load detector,
3 늘어남 검출기, 4 ROM(프로그램 메모리),3 elongation detector, 4 ROM (program memory),
5 CPU(데이터 처리수단), 5a 제1의 연산수단,5 CPU (data processing means), 5a first calculating means,
5b 제2의 연산수단, 5c 제3의 연산수단,5b second calculating means, 5c third calculating means,
6 메모리, 7 CRT.6 memory, 7 CRT.
전술한 목적을 달성하기 위해 본 발명에 관한 재료시험기는, 시험기 본체에 의해 재료시험편에 부하를 가했을 때에 그 재료시험편에 생기는 늘어남과 하중을 각각 계측하여 되고,In order to achieve the above object, the material tester according to the present invention measures the stretching and the load generated on the material test piece, respectively, when a load is applied to the material test piece by the tester body,
특히 계측한 상기 늘어남 λ와 하중 P를 소정의 샘플링 주기로 순차 추출하여 계측데이터의 계열로서 기억하고(기억수단), 상기 계측데이터 또는 상기 계측데이터에서 구해지는 비틀림 ε 및 응력 σ로 된 검출데이터의 한쪽을 독립변수, 다른쪽을 종속변수로 하는 3차 회귀곡선식을 구함과 동시에(제1의 연산수단), 상기 3차 회귀곡선식으로 나타내어지는 회귀곡선상의 변곡점(變曲點)을 구하고, 이 변곡점을 접선점으로 하는 1차 회귀직선식을 구하고(제2의 연산수단), 이 1차회귀직선식으로 나타내어지는 회귀직선에 기초하여 상기 재료시험편의 특성, 예를 들면 탄성율 E나 내력 σ0.2를 구하는(제3의 연산수단) 데이터 처리기능을 구비한 것을 특징으로 하고 있다.In particular, the measured increase λ and load P are sequentially extracted at a predetermined sampling period and stored as a series of measurement data (memory means), and one of the detection data including torsion ε and stress σ obtained from the measurement data or the measurement data. Is obtained as the independent variable and the other as the dependent variable. The third regression curve is calculated (first calculation means), and the inflection point on the regression curve represented by the third regression curve is calculated. A first regression linear equation is defined as the tangent point (second calculation means), and the characteristics of the material test piece, for example, the elastic modulus E or the proof strength sigma 0.2 , are obtained based on the regression straight line represented by the first regression linear equation. (Third computing means) A data processing function is provided.
또한, 본 발명의 청구항 2에 기재한 바와 같이, 하중 또는 늘어남 하한치를 넘어선 계측데이터가 검출된 샘플링 시점에서부터, 그 상한치를 넘어선 계측데이터가 검출된 샘플링 시점까지의 샘플링 구간에서의 계측데이터 또는 검출데이터에 기초하여 축차 실시간(real time)으로 3차 회귀곡선식을 회귀처리하는 것을 특징으로 하고 있다. 즉, 미리 설정한 소정의 하중 또는 늘어남의 범위내의 계측(검출) 데이터에 기초하여 3차회귀곡선식을 구하는 것을 특징으로 하고 있다.Further, as described in claim 2 of the present invention, measurement data or detection data in the sampling section from the sampling time point at which measurement data beyond the load or increase lower limit value is detected to the sampling time point at which measurement data beyond the upper limit value is detected. Regression processing of the third order regression curve based on the successive real time. That is, a third regression curve is obtained based on measurement (detection) data within a predetermined load or extension range set in advance.
혹은 청구항 3에 기재한 바와 같이, 하중 또는 늘어남 하한치를 넘어선 데이터가 계측된 샘플링 시점에서부터 미리 정해진 수의 샘플링 후에 3차 회귀곡선식의 회귀처리를 축차적으로 실시간으로 개시하고, 상기 제2의 연산수단에 의해 상기 3차 회귀곡선식에 기초하여 구해지는 1차 회귀직선에 소정 늘어남양의 오프셋을 준 오프셋 직선에 따라 규정되는 하중치를 하회하는 하중데이터가 계측된 시점에서 상기 3차 회귀곡선식의 회귀처리를 종료하는 것을 특징으로 하고 있다. 즉, 하중 또는 늘어남의 하한치를 넘어선 데이터가 계측된 시점에서 실시간으로 3차 회귀곡선식을 구하면서, 그 3차 회귀곡선식에 기초하여 구해지는 1차 회귀직선식에 기초하여 그 데이터 처리범위를 검증하여, 전술한 회귀처리의 종료시점을 자동적으로 정하도록 한 것을 특징으로 하고 있다.Alternatively, as described in claim 3, after the predetermined number of samplings from the sampling time point at which the data exceeding the load or the stretching lower limit is measured, the regression processing of the third regression curve is sequentially started in real time, and the second calculation means The regression process of the third regression curve is terminated when the load data that falls below the load value defined by the offset straight line given a predetermined amount of offset is given to the first regression curve obtained based on the third regression curve. It is characterized by. In other words, while obtaining a third-order regression curve in real time at the time when the data exceeding the lower limit of the load or extension, the data processing range is verified based on the first-order regression curve obtained based on the third-order regression curve. The end point of the regression processing described above is automatically determined.
또한 본 발명은 청구항 4에 기재한 바와 같이, 상기 3차 회귀곡선식을, 그 3차 회귀곡선식의 정규방정식을 이용하여 상기 계측데이터 또는 검출데이터로부터 최소 2승법에 의해 그 계수를 산출하여 구해지는 것을 특징으로 하고 있다. 또한 청구항 5에 기재한 바와 같이 상기 제3의 연산수단에 있어서는, 상기 회귀직선으로부터 상기 재료시험편의 탄성율을 구함과 동시에, 상기 회귀직선을 늘어나는 방향으로 오프셋한 직선을 내력(耐力)직선으로 하여 상기 내력직선과 상기 계측데이터 또는 검출데이터의 계열로부터 상기 재료시험편의 내력을 구하는 것을 특징으로 하고 있다.In addition, the present invention, as described in claim 4, is obtained by calculating the coefficient by the least-squares method from the measurement data or the detection data using the third order regression curve using the normal equation of the third order regression curve It features. Further, as described in claim 5, in the third calculating means, the elastic modulus of the material test piece is obtained from the regression straight line, and the straight line which is offset in the direction in which the regression straight line is extended is made into the straight line. The strength of the material test piece is obtained from the linear strength line and the series of measurement data or detection data.
즉, 본 발명은 소정의 샘플링 주기로 검출되는 늘어남과 하중으로 된 계측데이터의 계열에 기초하여 그 하중 늘어남 특성(응력비틀림 특성)을 3차회귀곡선으로 근사화하고, 이 3차회귀곡선의 변곡점을 접선점으로 하는 1차회귀직선을 구하고, 이 1차회귀직선에 기초하여 상기 재료시험편의 탄성직선, 나아가서는 내력직선을 구함으로써 재료시험편의 탄성율이나 내력을 고정밀도로 산출하는 것을 특징으로 하고 있다.That is, the present invention approximates the load increase characteristic (stress torsion characteristic) to a third regression curve based on a series of measurement data including stretching and load detected at a predetermined sampling period, and tangentially inflects the inflection point of the third regression curve. It is characterized by calculating the elastic modulus and the proof strength of the material test piece with high accuracy by obtaining the first regression straight line which is a dot, and obtaining the elastic straight line, and also the proof strength straight line, based on the first regression straight line.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 관한 재료시험기의, 특히 재료시험편의 탄성율이나 내력을 산출하는 데이터처리기능에 대해서 설명한다.Hereinafter, with reference to the drawings, a data processing function for calculating the elastic modulus and the yield strength of a material tester, particularly a material test piece, according to an embodiment of the present invention will be described.
도 1은 재료시험기의 개략적인 구성을 보여주는 것으로서, 1은 피시험체인 재료시험편에 소정의 부하를 가하는 재료시험기 본체이다. 재료시험편의 특성의 하나인 탄성율이나 내력을 측정하는 경우에는, 상기 재료시험기 본체(1)를 사용하여 재료시험편에 대하여 인장하중을 가하면서 그 재료시험편에 생기는 늘어남 λ와, 재료시험편에 가해지는 하중 P를 검출하여 행해진다. 덧붙여서 말하면, 재료시험편에 가해지는 하중 P는 재료시험기 본체(1)에 조립된 로드셀 등의 하중검출기(2)에 의해 검출되고, 또한 상기 늘어남 λ는 재료시험기 본체(1)에 조립된 카메라나 라인센서 등으로 이루어지는 비접촉식, 혹은 일반적인 접촉식의 늘어남 검출기(3)에서 검출된다.1 shows a schematic configuration of a material tester, in which 1 is a main body of a material tester applying a predetermined load to a material test piece, which is a test object. In the case of measuring the elastic modulus or the bearing strength, which is one of the characteristics of the material test piece, the tensile force applied to the material test piece by applying the tensile load to the material test piece by using the material tester main body 1 and the load applied to the material test piece This is done by detecting P. Incidentally, the load P applied to the material test piece is detected by a load detector 2 such as a load cell assembled to the material tester main body 1, and the increase? Is a camera or a line assembled to the material tester main body 1. It is detected by the noncontact or general contact type elongation detector 3 which consists of a sensor etc.
그리고, 상기 하중검출기(2) 및 늘어남 검출기(3)에 의해 각각 검출되는 재료시험편의 하중 P와 늘어남 λ는, A/D변환기(2a,3a)를 거쳐서 소정의 샘플링 주기로 디지털 데이터로 변환되고, 데이터 처리기능의 주체부를 이루는 중앙연산처리장치(CPU)(5)에 들어가서, 일단 계측데이터의 계열로서 메모리(6)에 순차 기억된다.The load P and the stretch lambda of the material test piece respectively detected by the load detector 2 and the stretch detector 3 are converted into digital data at predetermined sampling periods via the A / D converters 2a and 3a. It enters the central processing unit (CPU) 5, which forms the main part of the data processing function, and is once stored in the memory 6 as a series of measurement data.
상기 CPU(5)는, 예를 들면 프로그램 메모리로서 ROM(4)에 기억된 처리프로그램에 따라 그 연산처리종작이 제어되고, 전술한 것처럼 상기 메모리(6)로의 데이터 기억과 동시에 그 계측데이터(하중 데이터 P와 늘어남 데이터 λ)에 기초하여 후술하는 것처럼 실시간으로 상기 재료시험편의 탄성율 E나 내력 σ0.2등을 산출하기 위한 연산처리(데이터 처리)를 실행한다. 그리고, CPU(5)에서 산출된 연산결과인 상기 탄성율 E나 내력 σ0.2를 나타내는 특성 데이터는, 후술하는 3차 회귀곡선 등과 같이 CRT 등의 표시기(7)에서 표시출력되고, 혹은 도시하지 않은 프린터에 의해 프린트아웃되도록 되어 있다.The CPU 5 controls the operation processing operation according to the processing program stored in the ROM 4 as, for example, the program memory, and the measurement data (loading) at the same time as the data storage in the memory 6 as described above. on the basis of the data increases and data λ P) and executes the arithmetic processing (data processing) for calculating the real-time the yield strength or modulus of elasticity E of the material specimen σ 0.2, as described later. Then, the characteristic data indicating the elastic modulus E or the proof strength sigma 0.2 , which are calculation results calculated by the CPU 5, are displayed and output on a display 7 such as a CRT or the like, as shown in a third regression curve, to be described later. To be printed out by
여기에서, 상기 ROM(4)에 기억된 프로그램 하에서의 상기 계측데이터에 기초하는 상기 탄성율이나 내력의 산출을 위한 상기 CPU(5)에서의 데이터 처리기능에 대해서 설명하면, 이 데이터 처리는 개략적으로는 계측(검출) 데이터에 기초하여 그 데이터 계열의 3차 회귀곡선식을 구하는 제1의 연산수단(5a)과, 상기 3차 회귀곡선식상의 변곡점 X를 구하고, 이 변곡점 X를 접선점으로 하는 1차 회귀직선을 구하는 제2의 연산수단(5b)과, 상기 1차 회귀직선에 기초하여 재료시험편의 탄성율이나 내력을 구하는 제3의 연산수단(5c)을 구비하여 실현된다.Here, the data processing function in the CPU 5 for calculating the elastic modulus or the proof strength based on the measured data under the program stored in the ROM 4 will be described. (Detection) The 1st calculation means 5a which calculates the 3rd regression curve of the data series based on the data, and the inflection point X of the said 3rd regression curve are calculated, and the 1st regression line which makes this inflection point X a tangent point 2nd calculating means 5b which calculate | requires (3), and the 3rd calculation means (5c) which calculates the elasticity modulus and the proof strength of a material test piece based on said linear regression line.
또, 상기 제1의 연산수단(5a)은 계측데이터의 계열로서 주어지는 늘어남 데이터 λ를 독립변수 x, 하중데이터 P를 종속변수 y로 하여, 그 하중 늘어남 특성을 근사표현하는 3차 회귀곡선식을 회귀처리에 의해 구하도록 실현되지만, 상기 늘어남 데이터 λ를 비틀림 데이터 ε(=λ/L)으로 변환함과 동시에, 상기 하중데이터 P를 응력데이터 ρ(=P/S)로 변환하고, 이들 비틀림 ε과 응력 ρ로 이루어지는 검출데이터에 따라, 그 응력 비틀림 특성을 근사표현하는 3차 회귀곡선식을 구하여도 됨은 말할 나위도 없다.Further, the first calculating means 5a regresses a third-order regression equation that approximates the increase in load characteristics, with the extension data? Given as a series of measurement data as the independent variable x and the load data P as the dependent variable y. Although it is realized to be obtained by the process, the stretching data λ is converted into torsional data ε (= λ / L), and the load data P is converted into stress data ρ (= P / S), and these torsional ε and It goes without saying that a third-order regression curve that approximates the stress torsion characteristic may be obtained according to the detection data composed of the stress ρ.
덧붙여서 말하면, 상기 제1 내지 제3의 연산수단(5a, 5b, 5c)에 의한 데이터 처리는, 예를 들면 도 2에 나타내는 처리수순에 따라 실행된다. 구체적으로는, 먼저 탄성율 E를 산출하기 위한 데이터처리범위를 특정하기 위해 예를 들면 재료시험편에 가하는 하중에 대해서 그 상한치와 하한치를 초기설정한다[스텝 S1]. 단, 상기 하중 대신에 재료시험편의 늘어남에 대해서 그 하한치와 상한치를 초기설정하는 것도 가능하다. 이와 같은 초기설정에 의해, 예를 들면 도 4에 도시하는 것처럼 탄성율 연산용의 계측데이터의 수집개시점(하중하한치) Pi와, 그 수집종료점(하중상한치) Pe가 각각 설정된다. 또, 이 초기설정은 재료시험편에 대한 조작자(계측자)의 식견에 기초하여 행해진다. 예를 들면, 하중하한치를 시험기가 가진 하중 상한의 2.0%로 하여 설정하고, 또 하중 상한치에 대해서는 재료시험편에 대한 규격 항장력(抗張力)에 그 단면적을 곱하여 구해지는 하중치로서 주어지도록 하면 된다.In addition, the data processing by the said 1st-3rd calculating means 5a, 5b, 5c is performed according to the processing procedure shown in FIG. 2, for example. Specifically, first, in order to specify the data processing range for calculating the elastic modulus E, the upper limit value and the lower limit value are initially set for the load applied to the material test piece (step S1). However, it is also possible to initially set the lower limit and the upper limit for the extension of the material test piece instead of the load. By such initial setting, for example, as shown in Fig. 4, the collection start point (load lower limit) Pi and the collection end point (load upper limit value) Pe of the measurement data for elastic modulus calculation are set, respectively. In addition, this initial setting is performed based on the knowledge of the operator (measurer) about the material test piece. For example, the lower limit of the load may be set to 2.0% of the upper limit of the load of the tester, and the upper limit of the load may be given as a load value obtained by multiplying the cross section area with the standard tensile strength of the material test piece.
이와 같이 초기설정을 종료하면, 다음에 상기 재료시험기 본체(1)를 작동시켜서 소정의 제어조건하에서 재료시험편에 대해서 인장하중을 가하면서, 그때의 하중치 P와 재료시험편에 생긴 늘어남양 λ를 소정의 샘플링 주기로 검출하고, 이것을 계측데이터로서 상기 메모리(6)에 순차 기억한다[스텝 S2]. 이와 같은 하중치 P 및 늘어남양 λ의 계측과, 그 계측데이터의 상기 메모리(6)로의 기억은, 상기 수집개시점 Pi 및 수집종료점 Pe에 구애받지 않고, 재료시험기 본체(1)에 의해 재료시험편에 인장하중을 가하고 있는 시험기간에 걸쳐서 연속적으로 행해진다. 이 결과, 메모리(6)에는 재료시험편의 전체적인 하중·늘어남 특성을 나타내는 생(生) 계측데이터의 계열이 기억되게 된다.When the initial setting is completed in this manner, the material tester main body 1 is then operated to apply a tensile load to the material test piece under a predetermined control condition, and then the load value P and the amount of increase λ generated in the material test piece are determined. Is detected in a sampling cycle of 1, and are sequentially stored in the memory 6 as measurement data (step S2). The measurement of such a load value P and the extension amount λ and the storage of the measured data into the memory 6 are carried out by the material tester main body 1 by the material tester main body 1 regardless of the collection start point Pi and the collection end point Pe. The test is carried out continuously over the test period under which the tensile load is applied. As a result, the memory 6 stores a series of raw measurement data representing the overall load and stretching characteristics of the material test piece.
이때, 상기와 같이 검출되는 하중치 P를 감시하고, 그 하중치 P가 상기 계측 데이터에 대한 수집개시점 Pi(하한치)를 넘어서는지 아닌지를 판정한다[스텝 S3]. 그리고 상기 수집개시점 Pi를 넘어서는 하중치 P가 계측된 시점으로부터, 그 때의 계측데이터(하중치 P와 늘어남양 λ)를 탄성율 연산용의 데이터로서 받아들인다[스텝 S4]. 그리고 받아들인 계측데이터에 따라서, 그 계측데이터의 계열이 나타내는 하중·늘어남 특성을 근사화하는 3차 회귀곡선식을 구하기 위해 그 정규방정식을 실시간으로 계산한다[스텝 S5]. 상기 계측데이터의 받아들임과 그 계측데이터에 기초한 정규방정식의 연산은, 상기 하중치 P가 상기 데이터 수집종료점 Pe(상한치)를 넘어설때까지 축차 반복 실행된다[스텝 S6]. 이때, 상기 하중치 P가 초기설정된 수집종료점 Pe를 넘어서기 전에 재료시험편의 파단(破斷)이 검출되거나 재료시험기 본체(1)에 대한 정지명령이 내려진 경우, 또는 계측데이터로부터 그 항복점이 검출된 경우에는, 그 시점을 계측데이터의 수집종료점 Pe로 간주하여 상기 계측데이터의 받아들임을 종료한다.At this time, the load value P detected as mentioned above is monitored, and it is determined whether the load value P exceeds the collection start point Pi (lower limit value) with respect to the said measurement data (step S3). Then, from the time point when the load value P beyond the collection start point Pi is measured, the measurement data (load value P and the amount of increase λ) at that time are accepted as data for calculating the elastic modulus (step S4). Then, in accordance with the received measurement data, the normal equation is calculated in real time in order to obtain a third-order regression curve that approximates the load-stretching characteristics exhibited by the series of the measurement data (step S5). The acceptance of the measurement data and the calculation of the normal equation based on the measurement data are repeatedly executed until the load value P exceeds the data collection end point Pe (upper limit value) (step S6). At this time, if the breakage of the material test piece is detected before the load value P exceeds the initial collection end point Pe or the stop command is given to the material tester main body 1, or the yield point is detected from the measurement data. In this case, the point of time is regarded as the collection end point Pe of the measurement data and the acceptance of the measurement data is terminated.
여기에서 상기 스텝 S5에 나타내는 처리(제1의 연산수단 5a)에 대해서 설명하면, 이 처리는 이상적인 3차 회귀곡선식The process (first calculation means 5a) shown in step S5 will be described here. This process is an ideal cubic regression equation.
Y = aX3+ bX2+ cX + dY = aX 3 + bX 2 + cX + d
에, 상기 수집개시점 Pi 및 수집종료점 Pe으로 특정되는 범위의 계측데이터의 계열이 나타내는 하중·늘어남 특성을 근사화시키기 위해 예를 들면 상기 3차 회귀곡선식의 아래에 나타내는 4개의 정규방정식For example, four normal equations shown below the third-order regression curve in order to approximate the load and stretching characteristics indicated by the series of measurement data in the range specified by the collection start point Pi and the collection end point Pe.
Σy = a Σ x3+ b Σ x2+ c Σ x + d Σ x0 Σy = a Σ x 3 + b Σ x 2 + c Σ x + d Σ x 0
Σxy = a Σ x4+ b Σ x3+ c Σ x2+ d Σ xΣxy = a Σ x 4 + b Σ x 3 + c Σ x 2 + d Σ x
Σx2y = a Σ x5+ b Σ x4+ c Σ x3+ d Σ x2 Σx 2 y = a Σ x 5 + b Σ x 4 + c Σ x 3 + d Σ x 2
Σx3y = a Σ x6+ b Σ x5+ c Σ x4+ d Σ x3...(1)Σx 3 y = a Σ x 6 + b Σ x 5 + c Σ x 4 + d Σ x 3 ... (1)
을 풀어서, 그 잔여 제곱의 합(residual sum of squares)이 최소로 되는 해를 구함으로써 된다. 단, 상기 정규방정식에서의 독립변수 x는 늘어남 데이터이고, 또 종속변수 y는 하중데이터이다.Is solved by solving for the solution where the residual sum of squares is minimized. However, the independent variable x in the normal equation is increasing data, and the dependent variable y is load data.
구체적으로는 소정의 샘플링 주기로 늘어남과 하중에 관한 데이터 x,y가 검출될 때마다, 상기 정규방정식에 나타낸 좌변의 각 항 [y],[xy],[x2y],[x3y]의 값과, 우변의 각 항 [x0], [x], [x2], [x3], [x4], [x5], [x6]의 값을 각각 실시간으로 계산한다. 그리고, 이들 각항의 계산치를 각항마다 전회(前回)의 샘플링 시점까지에 구해져있는 누적치에 순차 더해넣음으로써, 상기 각항의 합 [Σy], [Σxy], [Σx2y], [Σx3y], [Σx0], [Σx], [Σx2], [Σx3], [Σx4], [Σx5], [Σx6]를 각각 구한다. 이와 같은 연산처리는 상기 수집개시점 Pi로 나타내어지는 샘플링 개시시점에서 부터, 상기 수집종료점 Pe로 나타내어지는 샘플링 종료시점까지 축차 반복실행된다.Specifically, whenever data x and y relating to stretching and load are detected in a predetermined sampling period, the terms [y], [xy], [x 2 y], and [x 3 y] of the left side shown in the above normal equation The values of and the values of [x 0 ], [x], [x 2 ], [x 3 ], [x 4 ], [x 5 ], and [x 6 ] on the right side are respectively calculated in real time. Then, the calculated values of these terms are sequentially added to the cumulative values obtained up to the previous sampling point for each term, thereby adding [Σy], [Σxy], [Σx 2 y], and [Σx 3 y]. ], [Σx 0 ], [Σx], [Σx 2 ], [Σx 3 ], [Σx 4 ], [Σx 5 ], and [Σx 6 ], respectively. Such arithmetic processing is repeatedly executed from the sampling start point indicated by the collection start point Pi to the sampling end point indicated by the collection end point Pe.
그리고, 샘플링 종료시점에서 상기 각항의 합 [Σy], [Σxy], [Σx2y], [Σx3y], [Σx0], [Σx], [Σx2], [Σx3], [Σx4], [Σx5], [Σx6]이 구해졌다면, 다음으로 이들 각항의 값을 상기 4개의 정규방정식에 각각 대입하고, 매트릭스 연산에 의해 그 정규방정식에서의 각항의 계수 a,b,c,d를 각각 산출한다[스텝 S7].At the end of sampling, the sum of the above terms [Σy], [Σxy], [Σx 2 y], [Σx 3 y], [Σx 0 ], [Σx], [Σx 2 ], [Σx 3 ], [ Once Σx 4 ], [Σx 5 ], and [Σx 6 ] are obtained, the values of these terms are substituted into the four normal equations, respectively, and the coefficients a, b, and c and d are respectively calculated (step S7).
그리고 전술한 바와 같이 계수 a,b,c,d가 계산되고, 이것에 의해 재료시험편의 하중·늘어남 특성을 근사화한 3차 회귀곡선식이As described above, the coefficients a, b, c, and d are calculated, whereby a third-order regression equation approximating the load and elongation characteristics of the material test piece is obtained.
y = ax3+ bx2+ cx + d ...(2)y = ax 3 + bx 2 + cx + d ... (2)
로서 특정되었다면, 다음으로 제2의 연산수단(5b)에서 상기 3차 회귀곡선식으로 나타내어지는 하중·늘어남 특성곡선을 근사표현한 3차 회귀곡선상의 변곡점(최대구배점) X의 값 xp를 구한다[스텝 S8]. 이 변곡점 xp의 산출은, 상기 3차 회귀곡선식을 미분처리함으로써 이 3차 회귀곡선의 기울기를 나타내는 특성곡선을Next, the second calculation means 5b obtains the value xp of the inflection point (maximum gradient point) X on the cubic regression curve, which approximates the load and stretching characteristic curves represented by the cubic regression curve (step). S8]. The inflection point xp is calculated by differentiating the cubic regression curve to obtain a characteristic curve indicating the slope of the cubic regression curve.
y' = 3ax2+ 2bx + c ...(3)y '= 3ax 2 + 2bx + c ... (3)
로서 구하고, 다시 이 기울기 곡선을 미분처리하여 그 기울기 변화를 나타내는 곡선을And then derivative the slope curve to find a curve representing the change of slope.
y" = 6ax + 2b ...(4)y "= 6ax + 2b ... (4)
로서 구한다. 그리고 이 기울기의 변화곡선상에서 그 기울기의 변화가 영[y"=0]이 되고, 이로써 상기 3차 회귀곡선상에서 직선부로 되는 점을 상기 (4)에서Obtain as. On the change curve of the slope, the change of the slope becomes zero [y "= 0], whereby the point on the third regression curve becomes a straight portion in (4).
y" = 6axp + 2b (= 0)y "= 6axp + 2b (= 0)
xp = -2b / 6a = -b /3a ...(5)xp = -2b / 6a = -b / 3a ... (5)
로서 구함으로써 된다.It can be obtained as
덧붙여서 말하면, 상기 변곡점 X의 상기 3차 회귀곡선상에서의 yp는,Incidentally, yp on the third regression curve of the inflection point X is
yp = a xp3+ b xp2+ c xp + dyp = a xp 3 + b xp 2 + c xp + d
= a(-b / 3a)3+ b(-b / 3a)2+ c(-b /3a) + d= a (-b / 3a) 3 + b (-b / 3a) 2 + c (-b / 3a) + d
= {(2b3- 9abc) / 27a2} + d ...(6) = {(2b 3 - 9abc) / 27a 2} + d ... (6)
로 주어진다.Is given by
그후, 상기 3차 회귀곡선상의 변곡점 X(xp, yp)를 접선점으로 하는 1차 회귀직선 Ye (= Ax + B)를 구한다[스텝 S9]. 덧붙여서 말하면, 1차 회귀직선 Ye의 기울기 A는 전술한 (3)식에 나타내는 기울기 곡선에 상기 (5)식에 나타내는 변곡점 xp (= -b / 3a)를 대입함으로써Subsequently, a first regression line Ye (= Ax + B) having the inflection point X (xp, yp) on the third regression curve as a tangent point is obtained (step S9). Incidentally, the slope A of the first-order regression line Ye is obtained by substituting the inflection point xp (= -b / 3a) shown in the above expression (5) in the inclination curve shown in the above equation (3).
A = y' = 3a (-b / 3a)2+ 2b(-b / 3a) + cA = y '= 3a (-b / 3a) 2 + 2b (-b / 3a) + c
= (b2/ 3a) + (-2b2/ 3a) + c= (b 2 / 3a) + (-2b 2 / 3a) + c
= (-b2/ 3a) + c ...(7)= (-b 2 / 3a) + c ... (7)
로 계산된다.Is calculated.
또한, 상기 1차 회귀직선 Ye의 절편 B는 상기 변곡점 xp, yp를 지나는 상기 기울기 A의 직선에서의 [xo (= 0), yo (= 0)]인 점으로 주어지므로,Further, intercept B of the first regression line Ye is given as a point that is [xo (= 0), yo (= 0)] in the straight line of the slope A passing through the inflection point xp, yp,
yp = A xp + Byp = A xp + B
인 관계로부터,From person relations,
B = yp - A xpB = yp-A xp
로 구해지며, 따라서 상기 (5)식에 나타내는 변곡점 xp의 값과, 상기 (6)식에 나타내는 변곡점 yp의 값, 및 상기 (7)식에 나타내는 기울기 A의 값으로부터Therefore, from the value of the inflection point xp shown in the formula (5), the inflection point yp shown in the formula (6), and the value of the slope A shown in the formula (7)
B = yp - A xpB = yp-A xp
= {(2b3- 9abc) / 27a2} + d + {(-b2/ 3a) + c} (-b / 3a) = {(2b 3 - 9abc) / 27a 2} + d + {(-b 2 / 3a) + c} (-b / 3a)
= (-b3/ 27a2) + d ...(8)= (-b 3 / 27a 2 ) + d ... (8)
로 계산된다.Is calculated.
이와 같은 연산처리하에서 상기 1차 회귀직선 Ye가Under this operation, the first regression line Ye is
Ye = {(-b2/ 3a) + c}x + (-b3/ 27a2) + d...(9)Ye = {(-b 2 / 3a) + c} x + (-b 3 / 27a 2 ) + d ... (9)
로 산출된다.Is calculated.
또, 3차 회귀곡선상의 변곡점 X (xp, yp)가, 예를 들면 도 3의 (a)에 나타내는 것처럼 전술한 수집개시점 Pi 및 수집종료점 Pe에서의 늘어남 x1, x2의 범위내에 있는 경우에는, 상기 변곡점 X (xp, yp)를 그대로 접선점으로 하여 전술한 것처럼 하여 1차 회귀직선을 구하면 된다.In addition, when the inflection point X (xp, yp) on the 3rd regression curve is in the range of elongation x1, x2 in the above-mentioned collection start point Pi and collection end point Pe, as shown, for example in FIG. The first regression line may be obtained by using the inflection point X (xp, yp) as a tangent point as described above.
그러나, 도 3의 (b)(c)에 각각 도시한 것처럼 상기 3차 회귀곡선상의 변곡점 X (xp, yp)가 상기 늘어남 x1, x2의 범위에서 벗어나 있는 경우에는, 예를 들면 상기 수집개시점 Pi에서의 3차 회귀곡선의 접선의 기울기와, 상기 수집종료점 Pe에서의 3차 회귀곡선의 접선의 기울기를 비교하고, 기울기가 큰 쪽을 1차 회귀직선 Ye로서 구하도록 하면 된다. 즉, 이 경우에는, 전술한 3차 회귀곡선의 기울기를 나타내는 특성곡선으로부터, 수집개시점 Pi (x1)에서의 접선의 기울기 ys와 수집종료점 Pe (x2)에서의 접선의 기울기 ye를However, when the inflection point X (xp, yp) on the third regression curve is outside the range of the stretching x1 and x2 as shown in each of Figs. 3B and 3C, for example, the collection starting point The slope of the tangent of the cubic regression curve at Pi and the tangent of the cubic regression curve at the collection end point Pe may be compared, and the larger slope is obtained as the first regression straight line Ye. In this case, the slope ys of the tangent line at the collection start point Pi (x1) and the slope ye of the tangent line at the collection end point Pe (x2) are determined from the characteristic curve indicating the slope of the third-order regression curve described above.
ys = 3a·x12+ 2b·x1 + cys = 3ax1 2 + 2bx1 + c
ye = 3a·x22+ 2b·x2 + cye = 3ax2 2 + 2bx2 + c
로서 각각 계산하고, 큰 쪽의 기울기 ys 또는 ye를 구한다. 그리고, 이 기울기를 사용하여 그 절편 B를 산출하고, 그 1차 회귀직선 Ye를Calculate each and calculate the larger slope ys or ye. Then, using this slope, the intercept B is calculated, and the first regression line Ye is
Ye = ys·x + B 또는 Ye = ye·x + BYe = ysx + B or Ye = yex + B
로서 산출하도록 하면 된다.It may be calculated as.
이상과 같이 하여 3차 회귀곡선의 변곡점 xp, yp를 접선점으로 하는 1차 회귀직선 Ye를 구하였다면, 다음으로 제3의 연산수단(5c)에서 상기 1차 회귀직선 Ye를 상기 재료시험편의 탄성직선으로 간주하여, 먼저 그 탄성율 E를 산출한다[스텝 S10]. 즉, 재료시험편의 탄성율 E는 응력 σ와 비틀림 ε과의 관계로부터If the first regression straight line Ye having the inflection points xp and yp of the third regression curve as a tangent point is obtained as described above, the first regression straight line Ye is determined by the third calculation means 5c and the elasticity of the material test piece is obtained. Considering it as a straight line, the elastic modulus E is first calculated (step S10). That is, the elastic modulus E of the material test piece is determined from the relationship between the stress σ and the torsion ε.
E = σ/ε = (P / S) / (λ/ L) = PL / SλE = σ / ε = (P / S) / (λ / L) = PL / Sλ
로서 주어지므로, 예를 들면 전술한 1차 회귀직선 Ye의 기울기 A를 사용하여Since, for example, using the slope A of the above-described first linear regression line Ye
E = A·(재료시험편의 기준길이 L) / (재료시험편의 단면적 S)E = A · (reference length L of the material test piece) / (cross section area S of the material test piece)
로서 계산된다.Is calculated as
또 재료시험편의 내력에 대해서는, 상기 1차회귀직선 Ye를 그 늘어남 방향으로 0.2%만큼 오프셋한 직선(내력하중직선) Yp를 도 4에 나타내는 것처럼 산출하고[스텝 S11], 이 내력하중직선 Yp와 상기 메모리(6)에 기억된 검출데이터의 계열로 나타내어지는 하중·늘어남 특성곡선과의 교점을 계산함으로써, 그 교점을 상기 재료시험편의 내력하중점 P0.2로서 산출한다[스텝 S12]. 이와 같이 하여 계산되는 상기 내력하중직선 Yp 및 내력하중점 P0.2는, 상기 하중·늘어남 특성곡선이나 1차 회귀직선 Ye와 함께 상기 CRT(7)에 표시된다. 또, 0.2%의 영구비틀림이 생긴 항복응력점에서 되는 내력 σ0.2를 구하는 경우에는 상기 내력하중점 P0.2를 전술한 재료시험편의 단면적 S나 기준길이 L에 기초하여 계수처리하면 된다.For the proof strength of the material test piece, a straight line (bearing load straight line) Yp which is offset by 0.2% in the direction of extension of the first regression line Ye is calculated as shown in Fig. 4 (step S11), and the load bearing line Yp and The intersection point is calculated as the load capacity point P 0.2 of the material test piece by calculating the intersection point with the load / extension characteristic curve represented by the series of detection data stored in the memory 6 (step S12). The load capacity straight line Yp and the load capacity point P 0.2 calculated in this way are displayed on the CRT 7 together with the load and stretching characteristic curve and the first regression line Ye. In the case of obtaining the yield strength? 0.2 at the yield stress point at which 0.2% permanent twist occurs, the load capacity point P 0.2 may be counted based on the cross-sectional area S and the reference length L of the material test piece described above.
또, 여기에서는 하중·늘어남 특성을 근사표현한 3차 회귀곡선의 계수 a,b,c,d를 회귀처리에 의해 산출하여 그 3차 회귀곡선식을Here, the coefficients a, b, c, and d of the third-order regression curve, which approximates the load and the stretching characteristics, are calculated by the regression process, and the third-order regression curve is calculated.
Y = aX3+ bX2+ cX + dY = aX 3 + bX 2 + cX + d
로서 구하였지만, 응력·비틀림 특성을 근사표현한 3차 회귀곡선식의 계수 a', b', c', d'을 회귀처리에 의해 산출하여 그 3차 회귀곡선식을The coefficients a ', b', c ', and d' of the third-order regression curve approximating the stress and torsion characteristics were calculated by the regression process, and the third-order regression curve was calculated.
σ = a'ε3+ b'ε2+ c'ε + d'σ = a'ε 3 + b'ε 2 + c'ε + d '
으로 구하는 것도 물론 가능하다. 이 경우, 상기 각 계수간에는Of course it is possible to obtain. In this case, between the above coefficients
a = (S / L3)a'a = (S / L 3 ) a '
b = (S / L2)b'b = (S / L 2 ) b '
c = (S / L)c'c = (S / L) c '
d = Sd'd = Sd '
인 관계가 성립하고, 재료시험편의 기준길이 L과 그 단면적 S에 의존하는 정수가 작용할 뿐이므로, 실질적으로 동일한 처리가 가능하다.Since the phosphorus relation is established and a constant acting only on the reference length L of the material test piece and its cross-sectional area S acts, substantially the same processing is possible.
단, 이 경우에는, 전술한 것처럼 계측되는 하중 P 및 늘어남 λ로 이루어지는 계측데이터를, 일단 응력 σ와 비틀림 ε으로 이루어지는 검출데이터로 변환처리한 후, 전술한 3차 회귀곡선의 산출을 행할 필요가 있으므로, 처리효율의 관점에서는 하중 P 및 늘어남 λ로 이루어지는 계측데이터를 사용하여 전술한 처리를 실행한 후, 최종시점에서 소정의 계수처리를 행하여 탄성율 E 및 내력 σ0.2를 구하도록 하는 편이 바람직하다.In this case, however, it is necessary to calculate the above-described third regression curve after converting the measurement data consisting of the load P and the stretching lambda measured as described above into the detection data consisting of the stress σ and the torsion? since, shift is desirable that from the viewpoint of processing efficiency so as to obtain the load P, and increases after performing the above process using the measurement data including λ, the predetermined coefficient process performed elasticity E and the yield strength σ 0.2 at the end point.
이리하여 전술한 것처럼 소정의 샘플링 주기로 구해진 계측데이터의 계열로부터 재료시험편의 하중·늘어남 특성을 근사화하는 3차 회귀곡선 y를 구하고, 그 변곡점 xp를 접선점으로 하는 1차 회귀직선 Ye를 구하여 그 재료시험편의 탄성율 E나 내력하중점 P0.2(내력 σ0.2)를 구하는 데이터처리기능을 구비한 재료시험기에 의하면, 초기설정한 하중하한치를 넘어선 시점으로부터의 계측데이터에 기초하여, 늘어남데이터를 독립변수, 하중데이터를 종속변수로 하여 상기 하중·늘어남 특성(응력·비틀림 특성)을 3차 회귀곡선에 회귀시켜 근사화하므로, 재료시험기 본체(1)에서의 재료시험편을 파지하기 위한 도구(척)에서의 미끌어짐 등의 영향을 받지않고 그 계측을 고정밀도로 행할 수 있다. 게다가 재료시험편에 고유한 특성에 인하지 않는 본의아닌 데이터를 배제하여, 예를 들면 정상상태이외의 계측데이터(검출데이터)를 효과적으로 배제하여 상기 계측(연산처리)을 실행하는 것이 가능하다.Thus, as described above, from the series of measurement data obtained at a predetermined sampling period, a third regression curve y is approximated to approximate the load and elongation characteristics of the material test piece, and the first regression line Ye whose tangent point is the inflection point xp is obtained, and the material According to the material tester equipped with a data processing function for determining the elastic modulus E of the test piece or the load capacity point P 0.2 (bearing force sigma 0.2 ), the stretching data is converted into an independent variable, based on the measurement data from the time point exceeding the initial lower limit value. The load and stretching characteristics (stress and torsion characteristics) are approximated by regression to the 3rd regression curve using the load data as a dependent variable, so that they are slipped by a tool (chuck) for gripping material test pieces in the material tester main body 1. The measurement can be performed with high accuracy without being affected by load. In addition, it is possible to carry out the measurement (calculation processing) by excluding the unintentional data which is not caused by the characteristics inherent in the material test piece, and effectively excluding measurement data (detection data) other than a steady state, for example.
또한 늘어남 또는 하중에 기초하여 수집개시점 Pi(하한치)와 수집종료점 Pe(상한치)를 설정하여, 전술한 연산처리를 실행하는 샘플링 구간(연산범위)를 설정하는 것만으로 되고, 연산처리에 의해 구해지는 탄성율에 대한 상한 및 하한이나, 더욱이는 이동평균처리를 실행하는데 있어서의 평균처리구간(샘플링 데이터 수) 등의 연산처리조건에 대해서는 어떤 초기설정도 필요하지 않으므로, 조작자의 부담을 대폭으로 경감하는 것이 가능하다.Furthermore, the collection start point Pi (lower limit value) and the collection end point Pe (upper limit value) are set on the basis of the increase or the load, and only the sampling section (operation range) for executing the above-described calculation process is set. Since no initial setting is required for the upper and lower limits of the elastic modulus, and moreover, the calculation processing conditions such as the average processing section (number of sampling data) in performing the moving average processing, the burden on the operator can be greatly reduced. It is possible.
특히 계측 데이터(검출데이터)의 계열에 기초하여 작성되는 하중·늘어남 곡선(응력·비틀림 곡선)을 3차 회귀곡선에 근사화시키고, 이 3차 회귀곡선을 사용하여 탄성직선을 구하므로, 전술한 것처럼 초기설정되는 수집개시점 Pi(하한치) 및 수집종료점 Pe(상한치)의 영향을 받지않고 전술한 연산처리를 실행하는 것이 가능하고, 오차요인의 문제를 효과적으로 배제하는 것이 가능하다.In particular, the load and stretching curves (stress and torsion curves) generated based on the series of measurement data (detection data) are approximated to a cubic regression curve, and the elastic straight line is obtained using the cubic regression curve. It is possible to execute the above-described calculation processing without being influenced by the collection start point Pi (lower limit value) and the collection end point Pe (upper limit value) initially set, and it is possible to effectively eliminate the problem of error factors.
또, 전술한 실시형태에 있어서는 하중상한치를 초기설정하여 데이터 처리구간을 정하였지만, 회귀처리에 의해 실시간으로 구해지는 3차 회귀곡선에 따라 그 데이터 처리를 검증하면서 전술한 데이터 처리의 종료시점을 정하도록 하여도 좋다.In the above-described embodiment, the data processing section is determined by initially setting the upper limit of the load, but the end point of the above-described data processing is determined while verifying the data processing according to the third regression curve obtained in real time by the regression processing. You may also do so.
즉, 도 5에 그 처리수순을 나타내는 것처럼, 계측데이터의 하중치 P가 그 데이터 수집시점 Pi를 넘어선 시점으로부터, 3차 회귀처리에 필요한 수, 예를 들면 10개 이상의 데이터를 샘플링한 후부터, 그때의 계측데이터를 사용하여 3차 회귀곡선식을 구하는 회귀처리를 전술한 것처럼 개시한다. 그리고 그 정규방정식에 기초하여 하중·늘어남 특성을 근사화한 3차 회귀곡선식을 각 샘플링 시점마다 실시간으로 구한다[스텝 S21∼S27]. 이어서, 상기 3차 회귀곡선식의 변곡점을 구함과 동시에 그 변곡점을 접선점으로 하는 1차 회귀직선을 구하고, 또 이 1차 회귀직선을 그 늘어남 방향으로, 예를 들면 0.1% 오프셋한 판정용의, 도 4중의 2점쇄선으로 표시한 것과 같은 오프셋 직선을 구한다[스텝 S28∼S30].That is, as shown in FIG. 5, the processing value P from the time when the load value P of the measured data exceeds the data collection point Pi, after sampling the number necessary for the 3rd regression process, for example, 10 or more data, then The regression process for obtaining the third-order regression curve using the measurement data of is started as described above. Based on the normal equation, a third-order regression curve approximating the load and stretching characteristics is obtained in real time at each sampling time point (steps S21 to S27). Next, for determining the inflection point of the third regression curve and at the same time obtaining a first regression straight line with the inflection point as a tangent point, and offsetting the first regression line in the stretching direction, for example, 0.1%, The offset straight line as shown by the dashed-dotted line in FIG. 4 is calculated | required (steps S28-S30).
그후, 다음의 샘플링 시점의 계측 데이터(하중 P와 늘어남 λ)와 상기 오프셋 직선을 비교하고, 그 늘어남 λ를 같게 하는 오프셋 직선상의 하중치 Pe에 대해서 검출하중치 P가 하회하는지 아닌지를 판정한다[스텝 S31]. 그리고, 검출하중치 p가 상기 오프셋 직선상의 하중치 Pe를 하회하였을 때, 이것을 계측데이터가 상기 3차 회귀곡선에서 벗어났다고 판정한다. 환언하면, 검출하중치 P가 상기 오프셋 직선상의 하중치 Pe를 하회할 때까지, 순차계측되는 계측데이터에 기초하는 3차회귀처리를 반복실행함으로써, 충분한 회귀정밀도가 확보될 때까지 각 샘플링 시점마다 계측데이터에 기초하여 전술한 스텝 S24에서부터의 처리절차(회귀처리)를 반복실행한다.Thereafter, the measurement data (load P and elongation λ) at the next sampling point is compared with the offset straight line, and it is determined whether or not the detection load value P is less than the load value Pe on the offset straight line that equals the elongation λ [ Step S31]. When the detection load value p is less than the load value Pe on the offset straight line, it is determined that the measurement data is out of the third regression curve. In other words, by repeating the third regression process based on the measured data measured sequentially until the detection load value P is less than the load value Pe on the offset straight line, each sampling time point until a sufficient regression precision is obtained. Based on the measurement data, the above-described processing procedure (regression processing) from step S24 is repeatedly executed.
그리고 검출하중치 P가 상기 오프셋 직선상의 하중치 Pe를 하회하였을 때, 그 시점에서 하중·늘어남 특성을 충분히 고정밀도로 근사화한 3차 회귀곡선과, 그 변곡점을 접선점으로 한 1차 회귀직선이 구해졌다고 판정하고, 이들 연산결과에 기초하여 탄성율 E의 연산 및 내력직선에 기초하는 내력 σ0.2의 산출을 실행한다[스텝 S32∼S34].When the detected load value P is lower than the above-described offset linear load value Pe, at this point, a third regression curve approximating the load and stretching characteristics with high accuracy and a first regression line whose inflection point is a tangent point are obtained. On the basis of these calculation results, the calculation of the elastic modulus E and the calculation of the yield strength? 0.2 based on the linear strength line are performed (steps S32 to S34).
이와 같은 처리절차에 의하면, 계측데이터(검출데이터)를 회귀처리하여 구해지는 3차 회귀곡선을 스스로 검증하면서 처리를 해나가고, 하중·늘어남 특성을 양호하게 근사화한 3차 회귀곡선이 얻어진 시점에서 상기 회귀처리를 종료하는 것이 가능하므로, 전술한 실시형태에 도시한 것과 같은 데이터 수집의 종료점을 정하는 하중 또는 늘어남의 상한치를 초기설정할 필요가 없어지므로, 조건설정의 번잡을 더욱 경감하는 것이 가능하다는 등의 효과가 얻어진다.According to such a processing procedure, the process is performed while verifying the third regression curve obtained by regressing the measurement data (detection data), and at the point of time when the third regression curve obtained by approximating the load and stretching characteristics is obtained. Since the regression processing can be completed, it is not necessary to initially set the load or the upper limit of the increase that defines the end point of data collection as shown in the above-described embodiment, so that the troublesome of condition setting can be further reduced. Effect is obtained.
또, 본 발명은 전술한 실시형태에 한정되는 것은 아니다. 예를 들면, 늘어남 데이터 및 하중 데이터의 계열을 얻는 샘플림 주기는, CPU(5)에서의 데이터 처리속도나 요구되는 측정정밀도 등에 따라 정하면 되는 것이다. 또한, 디지털 데이터로서 취급되는 상기 늘어남 데이터 및 하중 데이터의 변환 비트수에 대해서도, 상기 CPU(5)에서의 데이터 처리속도나 요구되는 측정정밀도 등에 따라서 정하도록 하면 충분하다. 또한, 여기에서는 소정의 샘플링 주기로 검출데이터가 얻어지는대로 실시간으로 연산처리하였지만, 메모리(6)에 기억된 검출데이터의 계열에 기초하여 그 연산처리를 해나가도록 하여도 좋다. 그외에, 본 발명은 그 요지를 벗어나지 않는 범위에서 여러 가지 변형하여 실시하는 것이 가능하다.In addition, this invention is not limited to embodiment mentioned above. For example, the sample rim period for obtaining the series of the stretching data and the load data may be determined according to the data processing speed in the CPU 5, the required measurement accuracy, and the like. In addition, it is sufficient to determine the number of conversion bits of the extension data and the load data, which are treated as digital data, in accordance with the data processing speed in the CPU 5, the required measurement accuracy, and the like. In addition, although arithmetic processing was performed in real time as soon as detection data is obtained by a predetermined sampling period here, you may make it arithmetic based on the series of the detection data stored in the memory 6. In addition, the present invention can be implemented in various modifications without departing from the gist of the invention.
이상 설명한 것처럼 본 발명에 의하면, 여러 가지 오차요인을 배제하여 간이하게 하여 고정밀도로 재료시험편의 탄성율이나 내력을 구하는 것이 가능하다. 게다가 계측데이터나 그 계측데이터에서 구해지는 검출데이터를 이동평균처리를 실행하는데 있어서의 평균처리구간(샘플링 데이터 수) 등, 데이터 처리조건을 좌우하도록 한 조건설정의 번잡이 없이, 조작자의 부담을 대폭으로 경감하는 것이 가능하다는 등의 효과가 얻어진다.As described above, according to the present invention, the elastic modulus and the strength of the material test piece can be obtained with high precision by eliminating various error factors. In addition, the operator's burden is greatly reduced without the trouble of setting the conditions to influence the data processing conditions such as the average processing section (number of sampling data) in performing the moving average processing of the measurement data and the detection data obtained from the measurement data. The effect of being able to reduce by this is acquired.
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