Damage process of CFRP laminates was characterized by Acoustic Emission (AE). The main objective of this study is to determine if the sources of AE in CERP laminates could be identified from the characteristics of the waveform signals recorded during monotonic tensile test. The time history and power spectrum of each individual wave signal recorded during test were examined and classified according to their special characteristics. The wave from and frequency of AE signal from a specimens is an aid to the determination of the extent of the different fracture mechanism such as matrix crack, debonding, fiber pull-out and fiber fracture as load is increased. Four distinct types of signals were observed regardless of specimen condition. The result showed that the AE method could be effectively used for analysis of fracture mechanism in CFRP laminates.
본 논문에서는 잡음 spectrum 변형 기능을 가진 APCM, ADPCM 및 ADM 음성 부호기의 성능 에 관해서 연구하였다. 잡은 SPECTRUM 변형방식은 두가지를 고려할 수 있는데, APCM과 ADPCM에 서는 C-massage weighting 된 양자화 잡음을 최소화하는 noise feedback filter를 이용하는 방법을 채택 하고, ADM에서는 in-band의 잡음의 일부를 신호대역의 밖으로 옮기는 방법을 사용하였다. APCM 과 ADPCM 부호기의 성능을 측정하는데는 주파수가 weighting이 된 신호대 잡음비와 segment된 FWSQNR를 사용하였다. 실제음성을 사용한 simulation 결과에 의하면 잡음 spectrum 변형기능을 가진 부호기가 없는 것보다 0.5 내지 3dB 가량 좋은 것으로 나타났다. 이러한 개선은 양적으로 비교적 적은 것이 사실이지만 실제로 음성을 들어보면 음질이 현저히 좋아짐을 알 수 있었다.
일반적으로 고음질 음성합성을 하기 위해서는 합성음의 지속 시간을 변경하여 줌으로써 운율을 조절하는 기법이 필요하다 이에 먼저 고음질용 음성부호화법을 선정하여야 하고 정확한 피치와 피치시점검출을 통해서 음원분류가 되어야한다. 본 논문에서는 제안한 자동 피치시점 검출을 적용해서 운율조절에 필요한 지속시간 조절 법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 시간영역에서 직접 처리하기 때문에 피치동기분석이 용이하고 다른 영역으로의 변환과정이 불필요하다. 결과적으로 파형부호화법을 적용하고 제안한 자동 피치서점 검출에 의한 지속시간 조절법을 적용하였을 때 비교적 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
수중환경에서 표적의 탐지 성능을 향상시키기 위하여 능동 소나에서는 높은 시간-대역폭곱의 파형들을 사용하며 대표적인 것으로 LFM 펄스를 들 수 있다 LFM 펄스를 사용하여 표적까지의 거리와 표적의 속도를 추정하는 방법으로는 모호함수를 사용하는 방법과 deconvolution 방법 및 FR-기반 기법 등이 있다. 이러한 기법중 모호함수 사용 방법과 deconvolution 방법은 능동 소나의 운용 주파수 대역에서 많은 연산량이 요구되므로 실제 시스템에 적용하기에는 제약을 받는다. 그리고 다른 기법에 비해 적은 연산량을 가지는 FFT-기반 상관관계 기법은 실제 시스템에 적용이 가능하지만 다중경로에 의한 성능 저하를 가지고 있다. 본 논문에서는 적은 연산량을 가지는 FFT-기반 기법을 보완하여 다중경로에 적용 가능한 새로운 탐지기를 제안한다.
현재 복부용 초음파 진단장치에 가장 일반적으로 사용 되고 있는 3.5MHz의 굴곡형 선형배열(curved linear array) 탐촉자에 대하여, 탐촉자 요소의 폭과 높이, 측 방향 및 높이 방향의 곡률 반경 둥의 구조적인 파라메터 변화가 음장에 미치는 영향을 시물레이션을 통하여 체계적으로 해석하였다. 시물레이션에 있어서, 탐촉자는 128개의 요소변환자 중 32개에 의해 초음파 빔을 형성하며, 매질 중에 방사된 파형은 코사인 포락선을 갖는 3주기의 펄스인 것으로 일정하게 가정하였다. 시뮬레이션의 결과, 탐촉자의 측 방향 및 높이 방향 곡률보다는 탐촉자 요소의 폭 및 개구높이가 음장에 더 많은 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
표적의 음향 산란 특성은 표적의 재료 특성과 구조적 특성에 영향을 받으며, 이는 음향을 이용하여 수중에서 표적을 탐지, 식별하고자 할 때 매우 중요한 정보가 된다. 특히, 얇은 탄성체의 경우 램파(Lamb wave)에 의해 표적 주변 유체에 산란파가 생성된다. 본 논문에서는 계단 주파수 스윕 사인 파형을 이용하여 수조에서 알루미늄 구의 산란 신호를 측정한 결과를 제시한다. 특히 알루미늄 구의 내부에 물이 채워져 있는 경우와 공기가 채워져 있는 경우에 대하여 산란 신호의 차이를 측정하고 이론 모델과 비교하였다. 또, 내부 물질에 따른 표적 산란 신호 차이를 유사 위그널-빌 분포를 이용하여 분석하고, 유도파의 평균 주파수, 주파수 분포, 에너지의 차이를 비교하였다. 분석 결과, 구의 내부에 물이 채워진 경우가 공기가 채워진 경우에 비해 유도파의 평균 주파수, 주파수 분포, 에너지가 증가하는 것을 확인하였으며 이는 이론적인 예상과 부합한다.
Recently, aerospace structures have lightweight trend in order to reduce the cost of fuel and system, Carbon Fiber Reinforced Plastic (CFRP) can give the ability to reduce weight at 20~50% as the substitution of metal alloy, and there are advantages such as high Non-rigid, specific strength and anti-corrosion, but it is difficult to prove its destruction properties due to heterogeneous structure and anisotropy. In this study we designed specimen, inducing distinguishing destructions of material (for example, matrix crack, fiber breakage, and delamination) by using the Carbon Fiber Reinforced Plastic (CFRP) which is used in a real aircraft, to apply acoustic emission technique to aerospace structures. And we gained data via tensile testing and acoustic emission technique, from which each fault signal was classified respectively by using AE parameters and waveform.
본 연구에서는 능동소나와 관련된 시스템에 적용가능한 잠수함 수중표적의 표적강도 및 신호형태를 예측하는 반사신호 합성모델을 제안한다. 이는 입사각에 따라 외부헐로 하이라이트의 위치가 변하는 UTAHID (Underwater TArget by Highlight Distribution) 모델을 기초로 하여 잠수함 내부의 복잡한 형상에 의한 반사점들을 산란자운에 의한 구룹화된 하이라이트군으로 변형을 가하여 반사신호를 합성한다. 제안된 모델은 입사신호의 펄스길이 변화에 따른 표적강도 변화특성 및 합성신호 파형, 시간분산손실, 신장효과 등에 대해 분석하였으며, 이는 능동소나, 음향대항, 감시 시스템과 같이 반사신호 합성에 관련된 여러가지 실시스템에 적용이 가능하다.
최근 기후 변화가 심각해짐에 따라 수소 에너지에 대한 관심이 집중되고 있으며 이를 안전하게 운송/보관할 수 있는 용기에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 고압 가스를 저장하는 TypeIII 용기의 노후화 및 안전과 관련되어 결함을 인지하는 연구가 활발하다. 그러나 이 용기의 외각층을 이루는 CFRP 소재는 탄소 섬유와 에폭시가 복잡한 구조로 구성되어 결함별 탐지가 매우 어렵다. 본 논문에서는 음향방출시험과 딥러닝을 활용하여 CFRP 결함 데이터셋을 구축하고 이를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 특히 CFRP 시편을 직접 제작하여 AE 센서를 부착하고 파괴하여 파형 데이터를 수집하였다. 이후 표현 학습을 통해 데이터의 특징을 압축/추출하고 유사도를 비교해 결함별 데이터를 판별하는 알고리즘을 개발하였다. 구축된 데이터셋의 실루엣 계수는 0.86으로 높은 군집도를 보였다. 마지막으로 구축된 데이터셋을 실시간으로 분류할 수 있는 1D-CNN 딥러닝 모델을 개발하였으며 99.33%의 높은 분류 정확도를 보였다.
본 논문에서는 여름철마다 소음으로 사회적인 문제가 되고 있는 말매미 노랫소리의 음향특성과 발음 메커니즘을 연구하였다. 자연 상태에서의 노랫소리를 대상으로 파형과 FFT를 분석하였으며, 고속사진촬영으로 진동막 운동 형태를 분석하였다. 수컷 말매미의 복부 공동 (Cavity)의 공진주파수를 알기 위해 강제 공진 실험을 실시하였다. 실험 결과, 말매미의 두 진동막은 시간적으로나 형태적으로 비대칭 운동을 하며 매 진동시마다 다양한 주파수가 발생하는 것으로 관찰되었다. 또한 말매미는 약 $7{\sim}7.5 kHz$ 영역의 소리를 공명시킬 수 있는 구조를 갖는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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