Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.15
no.5
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pp.1479-1485
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1991
본 연구에서는 고차판이론(higher order shear deformable plate theory)을 사용하여 DCB시편을 보형상이 아닌 실제의 얇은 판으로 해석하여 새로운 에너지해방률 식을 제시하고자 한다.한편, 이의 타당성을 입증하기 위하여 Gr/Ep 및 APC-2 복합 재료로 ASTM D30.02 round robin의 제안 방법에 의해 층간파괴인성치를 구하고, 또 이 강용이 제안한 Ae법에 의한 금속의 파괴인성치 결정법을 참고로 하여 미세파괴 초창기 의 층간파괴인성치를 결정하여 이론결과와 비교 검토한다.
The paper focuse on the effect of a crack subjects to collaspe behabiors of statically indeterminate beams under concentrated load. Through the experiment and calculation, it was revealed that the collaspe load of statically indeterminate beams is much higher than that of statically determinate beams. The cumulative AE event counts of statically determinate beams was less than that of statically indeterminate beams, and the center notch beams sas revealed less than that of the side notch beams.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.371-376
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1994
This paper presents an on-line modeling method approach for the machine condition. the machine condition is continuously monitored with a sensor such as, a vibration, a current, an acoustic emission (AE) sensor. In this study, neural network modeling by radial basis function is designed for analysis a prediction error. An on-line learning algorithm is designed using the RLS(recursive least square) estimation and the existing clustering method of Kohonen neural network. Experimental results show that the proposed RBNN modeling is suitable for predicting simulated data.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.26-31
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1994
The analysis of acoustic emission signals generated during machining has been proposed as a technique for studying both the fundamentals of the cutting process and process and as a methodology for detecting tool fracture on line. In this study, AE signals detected during End Milling were applied as the experimental test to sensing tool fracture on the CNC vertical milling machine. Because automatic monitoring of the cutting condition is one of the most important technologies in machining, the in-process detection of cutting tool life including fracture has been investigated by performing experimental test.
This paper was performed to study the utility of the SP(small punch) test and the AE(acoustic emission) test in the evaluation of SCC(stress corrosion cracking) susceptibility for parent metal and bond line of HT80 steel-weld joint by SAW(submerged arc welding) with the various pH values. The loading rate used was 3*10$^{-4}$ mm/min and the corrosive environment used was synthetic sea water during the SP test and the AE test. According to the test results, the SCC susceptibility of the parent metal was increased in the order of pH6.0, pH8.2 and pH10.0. On the other hand, the bond line showed almost the same high SCC susceptibility in all pH concentrations. Synthetically, from the results of the SCC susceptibility, the macro- and micro-SEM observation, the microfracture behaviors by AE test and the relationship between SCC susceptibility and displacement at incipient failure, .delta.$_{i.f-AE}$, it can be concluded that the SP test and the AE test are the good test methods to evaluate the SCC susceptibility for parent metal and bond line of the weld joint with the change of environmental factors.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.11
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pp.2328-2335
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2002
A hybrid composite material has many potential usage due to the high specific strength and the resistance to fatigue, when compared to other composite materials such as fiber reinforced plastic(FRP) and metal matrix composite(MMC). However, the fracture mechanism of hybrid composite material is extremely complicated because of the bonding structure of metals and FRP. In this study, Al 7075 sheets and carbon epoxy preprags were used to fabricate the hybrid composite. Recently, nondestructive technique has been used to evaluate the fracture mechanism of these composite materials. AE technique was used to clarify the microscopic damage behavior and failure mechanism of A17075/CFRP hybrid composite. It was found that AE paralneters such as AE event, energy and amplitude were effective to evaluate the failure process of Al 7075/CFRP composite. In addition, the relationship between the AE signal and the characteristics of fracture surface using optical microscope was discussed.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.32
no.4
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pp.402-410
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1996
Recently carbon fiber reinforced plastic(CFRP) has been used structural materials in corrosive environment such as for water, chemical tank and chemical pipes. However, mechanical properties of such materials may change when CFRP are exposed to corrosive environment for long periods of time. Therefore, it is important to understand the effect of moisture absorption on mechanical properties of the CFRP. In this study, degradation behavior of immersed carbon fiber/epoxy resin composite material was investigated using acoustic emission(AE) technique. Fracture toughness test are performed on the compact tension(CT) test specimens that are pilled by two types of laminates $[0^{\circ}_2$/$90^{\circ}_2]_3s$ and $[0^{\circ}_2$/$90^{\circ}_2]_6s$During the fracture toughness test, AE test was carried out to monitor the damage of CFRP by moisture absorption. In spite of the change of moisture absorption rate, the fracture toughness of CFRP was not change. As immersion time increased, AE event count numbers decreased in low amplitude range of AE for amplitude distribution histogram. The event in low amplitude range was known to be generated by debonding of matrix-fiber interface. Therefore, decrease of AE event count numbers in low amplitude range represents that debonding of matrix-fiber interface which was probably generated by moisture absorption.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.04a
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pp.526-530
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1996
In this paper, three different types of commercially tools-P20, NC123K and ceramic-have been used to working austempered ductile iron(ADI). In the austempered condition the materials are hard, strong and difficult to machine. Thus, we selected a optimum tool material among three different types of used tools in machining of austempered ductile iron. It was used acoustic emission(AE) to know cutting characteristic for selected tool and flank wear land of the ceramic too. The obtained results are as follows; (1) The ceramic tool among three different types of tools is the best in machining austempered ductile iron. (2) In case of ceramic tool, the amplitude level of AE signal(AErms) is mainly affected bycutting speed in cutting speed in cutting condition and it is proportioned to cutting speed. (3) There have the relationship of direct proportion between the amplitude level of AE signal and flank wear land of the tool. (4) If it find the value of AErms at each cutting speed, the in-process detection to ceramic tool's wear is possible
Woven fabrics composites are used as primary structural components in many applications because of their superior properties that offer high specific strength and stiffness. However, the complexity of the fabric structure makes understanding of their failure behavior very difficult. Also, laminate woven fabrics CFRP have unique failure mechanisms such as fiber bridging, fiber/matrix crack and so on. In particular, the delamination phenomenon of the composite materials is one of the most frequent failure mechanisms. So, we estimated interlaminar fracture and damage in composites using as ENF specimen by a 3 point bending test. And AE characteristics were examined for crack propagation on plain woven CFRP. We obtained the following conclusions from the results of the evaluation of the 3 point bending fracture test and AE characteristic estimation. AE counts of maximum crack length were obtained as $85.97{\times}10^4\;and\;93{\times}10^3\;for\;a_0/L=0.3$ and 0.6, respectively. Also the maximum amplitudes were over 80dB at both $a_0/L=0.3\;and\;0.6$. $G_{IIc}$ at that's $a_0/L$ ratio were obtained with $1.07kJ/m^2\;and\;3.79kJ/m^2$.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.5
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pp.514-520
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2009
In configuring an automated polishing system, a monitoring scheme to estimate the surface roughness is necessary. In this study, a precision polishing process, magnetic abrasive finishing (MAF), along with an in-process monitoring setup was investigated. A magnetic tooling is connected to a CNC machining to polish the surface of stavax(S136) die steel workpieces. During finishing experiments, both AE signals and force signals were sampled and analysed. The finishing results show that MAF has nano scale finishing capability (upto 8nm in surface roughness) and the sensor signals have strong correlations with the parameters such as gap between the tool and workpiece, feed rate and abrasive size. In addition, the signals were utilized as the input parameters of artificial neural networks to predict generated surface roughness. Among the three networks constructed -AE rms input, force input, AE+force input- the ANN with sensor fusion (AE+force) produced most stable results. From above, it has been shown that the proposed sensor fusion scheme is appropriate for the monitoring and prediction of the nano scale precision finishing process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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