잔차 1 log Z 의 확률밀도함수 Key Words: Mg-Al-Zn Alloys(Mg-Al-Zn 합금), Probabilistic Fatigue Crack Propagation Model(확률론적 피로균열전파 모델), Random Variable(확률변수), Residual(잔차), Specimen Thickness(시편두께), Fatigue(피로) 초록: 본 논문의 주 목적은 확률변수의 잔차를 이용하여 제안된 확률론적 피로균열전파모델들을 평가하 고 Mg-Al-Zn 합금의 확률론적 피로거동을 묘사하기에 적합한 모델을 제시하는 것이다. 제안된 모델은 '확률론적 Paris-Erdogan 모델', '확률론적 Walker 모델', '확률론적 Forman 모델'과 '확률론적 수정 Forman 모델'이다. 이 모델들은 실험적 피로균열전파모델인 Paris-Erdogan 모델, Walker 모델, Forman 모델과 수 정 Forman 모델에 확률변수를 도입하여 준비하였다. Mg-Al-Zn

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... 금의 피로균열전파거동을 묘사하기에 적 합한 모델은 일반적으로 '확률론적 Paris-Erdogan 모델'과 '확률론적 Walker 모델'임을 밝혔으며, 시편두 께 9.45mm 에서는 '확률론적 Forman 모델'이 적합하였다. Abstract: The primary aim of this paper was to evaluate several probabilistic fatigue crack propagation models using the residual of a random variable, and to present the model fit for probabilistic fatigue behavior in Mg-Al-Zn alloys. The proposed probabilistic models are the probabilistic Paris-Erdogan model, probabilistic Walker model, probabilistic Forman model, and probabilistic modified Forman models. These models were prepared by applying a random variable to the empirical fatigue crack propagation models with these names. The best models for describing fatigue crack propagation behavior in Mg-Al-Zn alloys were generally the probabilistic Paris-Erdogan and probabilistic Walker models. The probabilistic Forman model was a good model only for a specimen with a thickness of 9.45 mm. § 이 논문은 2011 년도 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 춘계학술대회(2011. 4. 14.-15., SETEC) 발표논문임 † Corresponding Author, choiss@syu.ac.kr