This study developed the health monitoring method of press process using the acoustic emission (AE) sensor and high-pass filter. Also, the AE parameters such as ring-down count and peak amplitude are used. Based on this AE signal, the AE parameters were acquired and was utilized to detect the crack of the specimen. Since the defect detection is difficult due to noise and low magnitude of signal, the signal noise and press operation frequency were checked through the Short Time Fourier Transform(STFT) and damped. High-pass Filtering data was applied to AE parameters to select effective parameters. By using this signal processing techniques, the proposed AE parameters could improve the performance of defect detection in the press process.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.31
no.2
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pp.165-173
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2011
The acoustic emission(AE) technique is a well established method to carry out structural health monitoring(SHM) of large structures. However, the real-time monitoring of the crack growth in the roller coaster support structures is not easy since the vehicle operation produces very large noise as well as crack growth. In this investigation, we present the waveform parameter filtering method to classify acoustic sources in real-time. This method filtrates only the AE hits by the target acoustic source as passing hits in a specific parameter band. According to various acoustic sources, the waveform parameters were measured and analyzed to verify the present filtering method. Also, the AE system employing the waveform parameter filter was manufactured and applied to the roller coaster support structure in an actual amusement park.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.33
no.5
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pp.436-442
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2013
Friction welding is a very useful joining process to weld metals which have axially symmetric cross section. In this paper, the feasibility of industry application was determined by analyzing the mechanical properties of weld region for a specimen of tube-to-tube shape for excavator hose nipple with friction welding, and optimized welding variables were suggested. In order to accomplish this object, friction heating pressure and friction heating time were selected as the major process variables and the experiment was performed in three levels of each parameter. An acoustic emission(AE) technique was applied to evaluate the optimal friction welding conditions nondestructively. AE parameters of accumulative count and event were analyzed in terms of generating trend of AE signals across the full range of friction weld. The typical waveform and frequency spectrum of AE signals which is generated by friction weld were discussed. From this study the optimal welding variables could be suggested as rotating speed of 1300 rpm, friction heating pressure of 15 MPa, and friction heating time of 10 sec. AE event was a useful parameter to estimate the tensile strength of tube-to tube specimen with friction weld.
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.23
no.1
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pp.7-13
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2003
A hot press method was use for the optimal manufacturing condition for a shape memory alloy(SMA) composite. The bonding between the matrix and the reinforcement within the SMA composite by the hot press method was strengthened by cold rolling. In this study, the objective was to develop an on-line monitoring system for the prevention of the crack initiation and propagation by shape memory effort of SMA composite. Shape memory effect was used to prevent the SMA composite from cracking. For the system to be developed, an optimal hE parameter should be determined based on the degree of damage and crack initiation. When the SHA composite was heated by the plate heater attached at the composite, the propagating cracks appeared to be controlled by the compressive force of SMA.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.21
no.3
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pp.251-260
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2001
Damage Profess of CFRP laminates under monotonic tensile test was characterized by the correlation between Acoustic Emission(AE) and Ultrasonic Test(UT). The amplitude distribution 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 pullout and fiber fracture as load is increased. In addtion, the characteristics of ultrasonic amplitude attenuation are useful lot analysis of the different type of fracture mechanism. Different orientation of carbon fiber reinforced plastic specimens were used to investigate the AE amplitude range and ultrasonic amplitude attenuation. Finally, loading-unloading tests were carried out to check Felicity effect. During the tests, ultrasonic amplitude attenuation was investigated at the same time and compared with AE parameters. The result showed that two parameters of both AE and UT could be effectively used for analysis of fracture mechanism in CFRP laminates.
프레임 단위로 처리하는 카메라 영상 처리 기술에는 AWB, AE, AF 등이 있으며, AF는 고가의 초점제어 장치를 필요로 하기 때문에, AWB와 AE만이 모든 카메라에 기본적으로 탑재되는 핵심기능이다. ODM은 AWB나 AE 동작을 위해서 필요한 파라미터를 프레임 단위로 계산하는 하드웨어 모듈을 지칭한다. 본 논문에서는 R, G, B 평균값으로부터 밝기값을 연산하는 수식을 단순화하고, AE ODM과 AWB ODM을 통합하여, AE와 AWB에서 필요로 하는 모든 가산/제산 연산을 단 한 개의 가산기와 제산기를 이용하여 구현되는 ODM 구조를 제안한다. 제안한 ODM 구조 최소한의 연산자만을 사용하도록 구현되기 때문에, ISP를 내장하는 저가형 이미지 센서에 적합한 특성을 가진다.
Acoustic emission is n burst of microseismic waves generated by microscopic failure due to deformation in materials. The study on the detection of initiation and propagation of microcracks from acoustic emission measurement is very important for the evaluation of the stability of underground rock structures by the nondestructive letting method. In this study, acoustic emission was measured under uniaxial stiffness loading test used to obtain the complete stress-strain curves of marble and concrete used as reinforced materials of rock structures. The analysis of acoustic emission parameters and source location were performed to discuss the characteristics of the deformation and failure behavior of rock and concrete. And acoustic emission was measured under cyclic loading test to verify the Kaiser effect associated with the damage of materials, in situ stress of rock, and stress history of concrete structure.
Kim, Dong-Hyun;Lee, Sang-Bum;Bae, Dong-Myung;Yang, Bo-Suk
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.36
no.1
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pp.45-52
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2016
Blast furnaces are crucial equipment for steel production. A typical furnace risks unexpected accidents caused by contraction and expansion of the walls under an environment of high temperature and pressure. In this study, an acoustic emission (AE) monitoring system was tested for evaluating the large-scale structural health of a blast furnace. Based on the growth of shell cracks with the emission of high energy levels, severe damage can be detected by monitoring increases in the AE energy parameter. Using this monitoring system, steel mill operators can establish a maintenance period, in which actual shell cracks can be verified by cross-checking the UT. From this study, we expect that AE systems permit early fault detection for structural health monitoring by establishing evaluation criteria based on the severity of shell cracking.
Kim, Ki-Bok;Yoon, Dong-Jin;Jeong, Jung-Chae;Lee, Seung-Seok
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.22
no.5
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pp.532-538
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2002
This study was performed to classify the fatigue crack opening and closure for three kinds of aluminum alloy using principal component analysis (PCA). Fatigue cycle loading test was conducted to acquire AE signals which come from different source mechanisms such as crack opening and closure, rubbing, fretting etc. To extract the significant feature from AE signal, correlation analysis was performed. Over 94% of the variance of AE parameters could accounted for the first two principal components. The results of the PCA on AE parameters showed that the first principal component was associated with the size of AE signals and the second principal component was associated with the shape of AE signals. An artificial neural network (ANN) an analysis was successfully used to classify AE signals into six classes. The ANN classifier based on PCA appeared to be a promising tool to classify AE signals for fatigue crack opening and closure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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