본 연구에서는 핀 로딩시험을 통해 탄소섬유/에폭시 복합재의 핀 체결부에 대한 베어링 강도와 파손 거동을 조사하였다. 이때 복합재는 필라멘트 와인딩 공법을 적용하여 제작하였으며 적층패턴은 두 가지 패턴을 고려하였다. 연구결과에 따르면 패턴 1은 net-tension 모드 파손이, 패턴 2는 bearing 모드 파손이 나타났으며 패턴 2의 음향방출 에너지는 패턴 1의 경우에 비해 높게 나타났다. 이로 미루어 보면 패턴 2가 패턴 1에 비해 구조적으로 안전함을 알 수 있었다.
음향방출 기법은 작동중인 상태에서 기계 설비를 비파괴 검사할 수 있는 기법이며, 균열성장 같은 장애의 신뢰성 있는 감시를 위해서 순간적인 균열신호뿐만 아니라 동특성을 이용하는 것이 중요하다. 균열성장을 검출하기 위해 널리 사용되는 물리적 파괴 3단계는 음향방출 현상이 시간에 따라 서로 겹치는 문제점이 있어 정확한 균열성장 시간을 추정하기 어렵다. 제안한 패턴인식 기법은 오경보와 미탐지를 최소화하기 위해서 음향방출 동특성을 입력으로 사용하고, 균열성장 시간을 정확히 추정하기 위해 시간에 따른 클러스터링 기법을 사용한다. 실험결과는 제안한 패턴인식 기법이 압력의 변화에 의한 음향방출의 변화의 강인함 때문에 실용화에 효율적임을 보여준다.
본 연구는 고분자재료에서 음향센서를 이용한 부분방전의 음향적 탐지를 행했다. 저밀도 폴리에틸렌에 대한 트리잉파괴 실험에서 음향센서로 얻어진 음향방출 특성의 시간순서대로 측정하여 통계처리를 행했다. 또한 5가지 특성량을 도입하고 $\psi$-AEA-n(위상-음향진폭-펄스수) 패턴을 분석한 결과, 보이드 시료의 AE평균개시진폭 $(\overline{AEA_{inc}})$과 AE 평균최대진폭$(\overline{AEA_{max}})$은 열화중기, AE펄스수, AE평균최대위상각$(\overline{\theta{max}})$은 열화말기를 진단하기 위해서 유용한 음향방출량임을 알 수 있다. 이들 음향방출량은 보이드 시료의 열화진단을 구별하는데 유용한 음향방출량임을 실험결과로부터 얻었다.
본 연구에서는 핀 하중 시험을 통해 탄소섬유/에폭시 복합재의 핀 체결부에 대한 베어링 강도를 조사하고 음향방출법을 적용하여 파괴거동을 조사하였다. 복합재는 필라멘트 와인딩 공법을 적용하여 제작되었으며 적층패턴을 달리한 세 종류의 시편을 적용하였다. Type 1은 스티치가 있는 일방향 섬유시트가 적용된 적층패턴을 가지고 있고, Type 2는 스티치가 제거된 일방향 섬유시트가 적용된 적층패턴을 가지고 있으며, Type 3는 프리프레그가 적용된 적층패턴을 가지고 있다. 연구결과에 따르면 Type 1은 Type 2에 비해 베어링 강도가 3.3% 낮게 나타났으며 Type 3가 가장 높은 베어링 강도를 나타내었다. Type 1과 Type 2는 net-tension 모드 파손이, Type 3는 베어링 모드 파손이 나타났으며 Type 3의 음향방출 에너지는 Type 1과 Type 2의 경우에 비해 높게 나타났다. 이로 미루어 보면 Type 3가 구조적으로 가장 안전함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 지향성 스피커를 활용한 APP 기반의 보급형 조류 제어 시스템을 제안한다. 농가에서는 유해조류 퇴치를 위해 그물 설치, 소음 방출, 천적 모형 설치, 화학 약품 사용 등 다양한 방법으로 피해를 줄이고자 하는 노력을 하고 있지만 과다비용과 생활에 피해를 주는 소음 발생 등으로 인해 효과를 볼 수 없는 문제를 가진다. 또한, 무지향성 스피커의 파형특성상 음원 발생기 주변에 불필요한 소음을 농가에 방출하게 되어 소음공해의 피해를 주는 경향을 보인다. 본 연구에서는 지향성 스피커를 활용하여 필요한 구역에만 선택적으로 방출 가능하도록 구현하였으며, 음향을 다양한 패턴 방출를 통하여 패턴인지 저하로 인한 문제를 극복하였다.
The object of this study is to investigate the effect of joinability by using acoustic emission(AE) signals and doing a pattern recognition for weld heat affected zone(HAZ) in tensile testing. This study was carried out an SWS 490A high tension steel for electric shielded metal arc welding(SMAW), $CO_2$ gas arc welding and TIG welding. And correspondingly, the root openings are 3, 4 and 2.8mm. The results of the tensile test of weld HAZ come out electric shield arc welding $>\;CO_2$ gas arc welding > TIG welding in case of single welding. It is believed that this is a phenomenon where difference of its root opening or base metal thickness. Also, the technique of AE is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.
The object of this study is to investigate the effect of joinability by using acoustic emission (AE) signals and doing a pattern recognition for weld heat affected zone (HAZ) in tensile testing. This study was carried out an SWS 490A high tension steel for electric shielded metal arc welding (SMAW), $CO_2$ gas arc welding and TIG welding. And correspondingly, the root openings are 3, 4 and 2.8mm. The results of the tensile test of weld HAZ come out electric shield arc welding > $CO_2$ gas arc welding > TIG welding in case of single welding. It is believed that this is a phenomenon where difference of its root opening or base metal thickness. Also, the technique of AE is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.
Recently, the system of high speed milling(HSM) is widely used for reducing the operation time and maximizing efficiency of work. The most research of high speed milling system is still leaves much to be desired. Specially the research of mass pocket high speed processing with high precision is the first and probably the last. So this paper showed mass pocket processing of high precision with a duralumin and then confirmed a cause of inferior goods through the CAD/CAM pattern simulation and experimentation. And this paper showed high speed processing system reduce the rate of inferior from this optimal pattern.
The objective of this study is to evaluate the mechanical behaviors and structural integrity of the weldment of high strength steel by using an acoustic emission (AE) techniques. Simple tension and AE tests were conducted against the 3 kind of welding test specimens. In order to analysis the effectiveness of weldability, joinability and structural integrity, we used K-means clustering method as a unsupervised learning pattern recognition algorithm for obtained multivariate AE main data sets, such as AE counts, energy, amplitude, hits, risetime, duration, counts to peak and rms signals. Through the experimental results, the effectiveness of the proposed method is discussed.
The objective of this study is to evaluate the mechanical behaviors and structural integrity of the weldment of high strength steel by using an acoustic emission (AE) techniques. Monotonic simple tension and AE tests were conducted against the 3 kinds of welded specimen. In order to analysis the effectiveness of weldability, joinability and structural integrity, we used K-means clustering method as a unsupervised learning pattern recognition algorithm for obtained multi-variate AE main data sets, such as AE counts, energy, amplitude, hits, risetime, duration, counts to peak and rms signals. Through the experimental results, the effectiveness of the proposed method is discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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