본 논문에서는 단일 센서와 시간역전 원리를 이용하여 간단한 판에서 충격 위치를 결정할 수 있는 탐상법을 다루었다. 수치적인 시뮬레이션과 실험을 통하여 시간역전에 의한 충격위치와 그 주변에서 신호의 집속효과를 관찰하고, 충격위치 결정에 영향을 미칠 수 있는 인자들(가진력의 크기, 신호의 기록시간)에 대해 살펴보았다. 이러한 결과를 기초로 두 가지 다른 충격위치에 대한 실험을 수행하고 그 결과를 가시화하였으며, 실제 충격위치를 정확하게 결정할 수 있음을 확인하였다. 여기서 제안한 방법의 특징은 단일센서를 사용하는 것과 시험체의 형상과 물성을 몰라도 된다는 점이다. 또한 판에서와 같이 분산성의 다중모드 파동이 발생하는 경우에도 특정 모드나 주파수에 의존할 필요가 없다. 따라서 기존의 충격위치 결정법에 비해 많은 장점을 지니고 있다.
후 긴장된 PS 강재의 부식과 파단은 프리스트레스 콘크리트 교량의 안전에 매우 심각한 문제를 발생시키고 있다. 따라서 교량의 내하력 평가시 PS 강재의 부식 상태를 조사해야 하며, 부식된 PS 강재가 발견되는 경우, 부식에 의한 강재의 단면적 감소량을 극한강도 평가시 고려해야만 한다. 선행 연구에서는 연속음향감지기법을 그라우팅되고 후 긴장된 PS 강연선의 부식과 파단을 감지할 수 있는 신뢰할 만한 비파괴검사방법으로 평가하였다. 이 연구에서는 긴장재에 도입된 응력 수준이 현행 설계기준에 제시된 수준보다 낮게 도입된 PS 강연선에 대해 부식에 의한 강선 파단을 감지하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 이를 위해 프리스트레스의 크기가 각각 인장강도의 66%와 40%로 도입된 PS 강연선이 포함된 길이 10 m의 PSC 보를 제작하였다. 부식 촉진 장비를 이용하여 긴장재를 인위적으로 부식시켰으며, 7개의 음향센서와 연속음향감지장치를 이용하여 실험부재를 모니터링하였다. 부식 촉진 실험 동안 각 PS 강연선으로부터 2번의 강선 파단음파를 성공적으로 감지하였으며, 또한 오차범위 20 mm 이하로 음원 위치를 표정할 수 있었다. 이상의 실험 결과를 토대로 그라우팅되고 후 긴장된 PSC 보에서 발생되는 PS 강선 파단을 감지하는데 연속음향감지기법을 적용할 수 있다고 판단된다.
본 논문은 두 편으로 구성된 스마트능동레이어 (smart active layer, SAL) 센서 개발에 관한 두 번째 것이다. 이미 첫 번째 논문에서 언급되었지만, 구조물 건전성 감시 (structural health monitoring, SHM)는 구조물 안전 감시의 비용과 편리성을 개선하기 위한 방법으로서, 산업현장에서 그 응용이 점차 증가하는 새로운 기술이며, 최근 실제 응용을 하기 위한 스마트 센서의 개발 및 연구가 매우 활발하다. 본 논문에서는 첫 번째 논문에 기술된 SAL 센서의 이론 및 개념 연구에 이어서 실제 제작 및 적용연구에 관해 기술한다. 본 연구에서는 탄성파 감지를 위한 스마트 압전 센서 SAL을 개발하였는데, 압전 소자, 전자기파 차폐층 (EMI shielding lave.) 및 보호 층(protection layer)으로 구성되었다. 보호층에 일정 간격으로 분포된 압전 센서가 부착되고, 이들을 전기적으로 연결하는 회로층이 위치하고 있다. 모두 4종류의 SAL 센서가 설계, 제작 및 시험되었으며 이에 대해 상세히 기술하고 있다. 본 연구를 통해 SAL 센서는 SHM의 수행과 탄성파에 의한 손상 위치를 표정하는데 적용 가능할 것으로 예상된다.
복합재 연소관의 수압/AE 시험의 성공적 수행을 위한 핵심 과제중의 하나는 수압으로 인해 방출되어 연소관을 통해 전파하는 탄성파의 특성을 분석함으로써 수압/AE 시험시 감지해야할 탄성파의 최적 성분을 결정하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 대칭 적층 구조를 갖는 복합재 연소관에 광대역 초음파를 발진시키고 전파방항과 거리를 변화시킨 105지점에서 광대역 음향방출 센서를 이용하여 복합재 내를 전파한 탄성파를 수신하고, 그 특성(주파수, 전파거리, 전파속도)을 분석하였다. 이와 같은 실험을 내부가 비어 있는 연소관과 내부를 물로 채우고 수압을 가한 연소관에 대해 반복 수행함으로써, 수압이 탄성파의 전파특성에 미치는 영향을 분석하고, 이를 바탕으로 수압/AE 시험시 검출할 탄성파의 최적 성분을 결정하였다.
Electrolytic in-process dressing grinding technique which enables application of metal bond wheels with fine superabrasives in mirror surface grinding operations has developed. It is possible to make efficient precision machining of hard and brittle material such as ceramic and hard metal by the employment of this technique. However, in order to ensure the success of performances such as efficient machining, surface finish, and surface quality, it is important to sustain the insulating layer that has sharply exposed abrasives in wheel surface. Using AE(Acoustic Emission) sensor, this paper will show whether the insulating layer sustains stably or not in real grinding time. And by comparing AErms value and surface roughness their thresholds for stable electrolytic in-process dressing grinding will be determined.
The magnetic abrasive polishing (MAP), for online monitoring with AE sensor attachment, was performed in this study. To predict the surface roughness after the magnetic abrasive polishing of NAK80, the signal data acquired from the AE sensor were analyzed. A dimensionless coefficient, which consisted of average of AErms and standard deviation of AE signal, was defined as a characteristic of the MAP and a prediction model was obtained using least square method. A neural network, which had multiple input parameters from AE signals and polishing conditions, was applied for predicting the surface roughness. As a result of this study, it was seen that there was very close correlation between the AE signal and the surface roughness in the MAP. And then on-line prediction of the surface roughness after the MAP of the NAK80 was possible by the developed prediction model.
The grinding operation is an important machining process for machining of final surface. However, grinding process has inevitable troubles such as loading and glazing for grinding wheel. It is, therefore, an essential research theme to determine the wheel life and the dressing time for efficient grinding. In this study, AE signals (AEavg) generated in the grinding operation were measured and the dressing time was determined from the analysis of the AEavg value. To verify the propriety of the obtained result, the AE signals measured on the grinding and the dressing operation were compared with the grinding force signals and the dressing force which were measured at same time. From the obtained result, it was confirmed that the determination of the wheel life and the dressing tilde by the AE measurement technique proposed in this study can be practically used.
Recently, manufacturing work has been transformed to small scale production form with various types to act up to user's expectation from mass production with a little items required in the past. Then FMS using NC type machinaries has been applied actively also in domestic manufacturing line to meet thus tendency, but there are many machining troubles occured during work process not be settled yet. Nowdays high efficiently has been required no less than high precision in grinding work for the improvement of productivity. In this study, to represent more advance FMS can be adapted to thus situation In-process type monitoring method using AE and Current sensors is suggested to investigate the machining condition in grinding process. As results form this experimental study, it is recognized well that grinding conditions and dressing point of in time cab be estimated effectively using monitoring method suggested. Furthermore, surface shape of grinding wheel on voluntary point of in time can be predicted indirectly through the observation and comparison of AE signal waveform obtained as performance of continuous dressing work.
Renewable energy sources such as wind energy is copiously available without any limitation. Wind turbines are used to tap the potential of wind energy which is available in millions of megawatt. Reliability of wind turbine is critical to extract this maximum amount of energy from the wind. We reviewed different techniques, methodologies, and algorithms developed to monitor the performance of wind turbine as well as for an early fault detection to keep away the wind turbines from catastrophic conditions due to sudden breakdowns. To keep the wind turbine in operation, implementation of Condition Monitoring System (CMS) is paramount, and for this purpose ample knowledge of these types of system is mandatory. So, an attempt has been made in this direction to review maximum approaches related to CMS in this piece of writing.
본 논문에서는 복합재 적층판의 고속충격 관통에너지를 예측하는 방법 중 하나인 정적압입 관통 실험을 수행하였다. 정적압입 관통 에너지를 정확히 분석하기 위해서 세 가지 방법을 이용하였다. 첫 번째로 AE 센서 신호 변화를 이용해서 압입 관통 지점을 판단하고 관통 에너지를 구하는 방법, 두 번째는 관통된 시편에 다시 관통실험을 수행하여 두 에너지 차를 이용해서 구하는 방법, 세 번째는 재수행한 관통실험의 하중-변위 그래프에서 최대하중지점을 압입 관통 지점으로 판단하고 에너지를 구하는 방법이다. 위 방법들에 의한 관통에너지 예측 결과를 제시하였고 고속충격 실험 결과와 비교하여 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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