In order to investigate the structural defects of a cylindrical-type toluene storage tank, we carried out the acoustic emissions. The storage tank was manufactured with high strength steel in 1978 and its's first and second courses from bottom were entirely repaired, recently. Acoustic emissions were monitored with real time according to load sequences in the $75{\~}84\%$ level range of maximum allowable load. Our results show a non-genuine acoustic emissions as well as a genuine characteristics. The pseudo emissions considered as valve noises were transiently occurred on shut-off processes of inlet valve regardless of water loading. The acoustic emission events occurred during water filling phase were estimated due to defects, and in the $75{\~}84\%$ test load level no evidences of defect growth were observed. Those defects were ascertained as weld cracks and porosities through the post radiography testing conducted near active sensors.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.31
no.1
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pp.68-76
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2011
Acoustic emission(AE) has emerged as a powerful nondestructive tool to detect any further growth or expansion of preexisting defects or to characterize failure mechanisms. Recently, this kind of technique, that is an in-situ monitoring of inside damages of materials or structures, becomes increasingly popular for monitoring the integrity of large structures like a huge wind turbine blade. Therefore, it is required to find a symptom of damage propagation before catastrophic failure through a continuous monitoring. In this study, a new damage location method has been proposed by using signal mapping algorithm, and an experimental verification is conducted by using small wind turbine blade specimen; a part of 750 kW real blade. The results show that this new signal mapping method has high advantages such as a flexibility for sensor location, improved accuracy, high detectability. The newly proposed method was compared with traditional AE source location method based on arrival time difference.
Seo, Dae-Cheol;Kwon, Il-Bum;Yoon, Dong-Jin;Lee, Seung-Suk;Lee, Jung-Ryul
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.30
no.1
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pp.1-5
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2010
Acoustic emission(AE) has emerged as a powerful nondestructive tool to detect or monitor preexisting defects and leaks in the vessel structures. A Bragg grating based acoustic emission sensor system is developed. Various type of fiber Bragg grating sensor including the variable length of sensing part was fabricated and prototype sensor system was tested by using PZT pulser and pencil lead break sources. Two types of sensor attachment were used. First, the fiber Bragg grating sensor was attached fully to the surface using bonding agent. Second one is that one part of fiber was attached to the surface partly by bonding and the other part of fiber will be act as a cantilever. That is, the resonant frequency of the fiber Bragg grating sensor will depend on the length of sensing part. The final goal of the sensor system is to provide on-line monitoring of cracks or leaks in reactor vessel head penetration of nuclear power plants.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.4
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pp.60-67
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2005
Compared with conventional welding, laser spot welding offers a unique combination of high speed, precision and low heat distortion. This combination of advantages is attractive for manufacturing industries including automotive and electronics companies. In this paper, a real time monitoring scheme fur a pulsed Nd:YAG laser spot welding was suggested. Acoustic emission (AE) signals were collected during welding and analyzed for given process conditions such as laser power and pulse duration. A back propagation artificial neural network, with AE frequency content inputs, was used to predict the weldability of stainless steel sheets.
Kim, Jeong-Hee;Han, Byeong-Hee;Seo, Dae-Cheol;Yoon, Dong-Jin
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.29
no.4
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pp.360-367
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2009
The acoustic emission(AE) behavior of reinforced concrete slab under flexural loading was investigated to assess the integrity. This study was aimed at identifying the characteristics of AE response associated with damage development. By applying cyclic loading in various load steps, it was able to differentiate each AE source such as distributed micro crack initiation, friction, flexural crack and localized diagonal tension crack. The secondary peak and the change of AE hit rate gave valuable criteria fur assessment. From the analysis of the felicity ratio, furthermore, it was shown that this values can be used for evaluating the degree of concrete damage. Based on the experimental results, this approach for practical AE application may provide a promising method for estimating the level of damage and distress in concrete structures.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.3
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pp.271-279
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2006
Acoustic Emission (AE) technology is an effective nondestructive testing for continuous monitoring of defect formation and failures in structural materials. This paper presents a source location model using Acoustic Emission (AE) sensors in a Pre-Stressed Concrete (PSC) beam and the evaluation of the model was performed through lab experiments. 54 AE events were made on the surface of the 5m-PSC beam using a Schmidt Hammer and arrival times were measured with 7AE sensors. The source location f3r each event was estimated using least squares. The results were compared with actual positions and the RMSE (Root Mean Square Errors) was about 2cm.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.15
no.4
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pp.22-28
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2006
Detection of exit burr is very important in manufacturing automation. In this paper, acoustic emission(AE) was used to detect the burr formation during milling. By using wavelet transformation, AE data was compressed without unnecessary details. Then the transformed data were used as selected features (inputs) of a back-propagation artificial neural net. In order to validate the proposed scheme, the wavelet based ANN results were compared with cutting condition(cutting speed, feed, depth of cut, etc.) based ANN results.
Jaehyun Park;Si-Maek Lee;Beom-Joo Lee;Seon Ju Kim;Hyeong-Min Yoo
Composites Research
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v.36
no.6
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pp.429-434
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2023
In this study, aimed at improving the existing acoustic emission sensor for real time monitoring, a macro-fiber composite (MFC) transducer was employed as the acoustic emission sensor in the gas leak detection system. Prior to implementation, structural analysis was conducted to optimize the MFC's design. Consequently, the flexibility of the MFC facilitated excellent adherence to curved pipes, enabling the reception of acoustic emission (AE) signals without complications. Analysis of AE signals revealed substantial variations in parameter values for both high-pressure and low-pressure leaks. Notably, in the parameters of the Fast Fourier Transform (FFT) graph, the change amounted to 120% to 626% for high-pressure leaks compared to the case without leaks, and approximately 9% to 22% for low-pressure leaks. Furthermore, depending on the distance from the leak site, the magnitude of change in parameters tended to decrease as the distance increased. As the results, in the future, not only will it be possible to detect a leak by detecting the amount of parameter change in the future, but it will also be possible to identify the location of the leak from the amount of change.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.19
no.1
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pp.25-33
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1999
Since concrete is an inhomogeneous material consisting of larger aggregates and sand embedded in a cement paste matrix, it relatively shows a complex failure mechanism. In order to assure the reliability of concrete structure. microscopic fracture behavior and internal damage progress of concrete under the loading should be fully understood. In this study, an acoustic emission(AE) technique has been used to clarify microscopic failure mechanism and their corresponding AE signal characteristics of concrete under three-point bending test. In addition 2-dimensional AE source location has been performed to monitor the progress of an internal damage and the successive crack growth behavior during the loading. The relationship between AE signal characteristics and microscopic fracture mechanism is discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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