The grinding operation is an important machining process for machining of final surface. However. grinding process has inevitable troubles such as loading and glazing for grinding wheel. It is, therefore, an essential research theme to determine the wheel life and the dressing timefor efficient grinding. In this study, AE signals (AEavg) generated in thc grinding operation were measured and the dressing time was determined from the analysis of the AEavg value. To verify the propriety of the obtained result. the AE signals measured on the grinding and the dressing operation were compared with the grinding force signals and the dressing force which were measured at same time. From the obtained result, it was confirmed that the determination of the wheel life and the dressing time by the AE measurement technique proposed in this study can be practically used.
Combination of the parametric and the wavelet analyses of acoustic emission (AE) signals was applied to identify the failure modes in carbon fiber reinforced plastic (CFRP) composite laminates during tensile testing. AE signals detected by surface mounted lead-zirconate-titanate (PZT) and polyvinylidene fluoride (PVDF) sensors were analyzed by parametric analysis based on the time of occurrence which classifies AE signals corresponding to failure modes. The frequency band level-energy analysis can distinguish the dominant frequency band for each failure mode. It was observed that the same type of failure mechanism produced signals with different characteristics depending on the stacking sequences and the type of sensors. This indicates that the proposed method can identify the failure modes of the signals if the stacking sequences and the sensors used are known.
3가지 종류의 알루미늄 합금강의 피로균열 진전 시 균열 열림 및 닫힘에 따른 음향방출 신호를 분류하기 위하여 주성분 분석 방법과 인공신경망 기법을 적용하였다. 재료의 균열 열림과 닫힘, 마찰 등과 같은 여러 가지 AE 신호를 얻기 위하여 피로시험을 수행하였다. 주성분 분석결과 AE 파라미터의 제 1 및 제 2 주성분만으로도 균열 열렴 및 닫힘에 대한 AE 신호의 변이를 94% 이상 설명할 수 있는 것으로 분석되어 주성분 분석 기법을 이용한 균열 열림 및 닫힘에 대한 신호해석이 가능한 것으로 나타났다. AE 신호의 주성분들을 입력변수로 사용한 인공신경망을 이용하여 균열 열림 및 닫힘을 분류할 수 있는 분류기를 개발하고 평가한 결과 분류기의 입력 변수로서 2개의 주성분을 이용 할 경우 전체 AE 파라미터를 입력변수로 사용한 경우 보다 분류 성능이 향상되었다.
This paper deals with the possibility of tap breakage detection by AE sensor. AE signals in the tapping were not seldom generated in low speed but reflected the tapping process exactly in high speed. Using AE raw signals sampled in 500kHz, AE RMS and AE count rate was computed in software. When the converting time of AE RMS is less than 10ms, we could distinguish between normal cutting and tap breakage. And AE count rate was more exact when the converting time is greater than 1ms. When two methods were compared to each other, AE count rate was more accurate.
본 연구에서는 편측노치를 갖는 단일 hi판 및 유리섬유/알루미늄 혼합 적층판에 대해 인장하중하의 파괴거동에 따른 음향방출(AE) 특성을 살펴보았다. 단일 알루미늄의 파괴시에 발생하는 AE신호는 저주파수 대역을 갖는 신호와 고주파수 대역을 갖는 신호의 2가지 형태로 분류될 수 있었다. 고주파수 대역의 AE는 0.45mm 변위 보다 큰 후반부 하중단계에서 주로 검출되었다. 유리섬유/알루미늄 혼합 적층판의 경우에는, 고진폭의 긴 유지시간의 신호가 FFT 주파수 해석에 의거하여 거시적인 균열진전이나 A1층과 섬유층 사이의 층간분리에 해당하는 신호로 추정되었다. 위와 같은 AE신호의 해석결과와 광학현미경 및 초음파 스캔에 의한 파괴관찰에 의거하여 섬유층 배향에 따라 상이한 섬유/알루미늄 적층판의 파괴거동과 관련된 AE특성을 규명하였다.
A wireless acoustic emission (AE) system has been developed for continuous monitoring of rotating structures such as turbine rotors. The cable between preamplifier and signal processing unit of a conventional AE system was replaced by the frequency modulated telemetry. The detected signals were modulated and transmitted as an RF signals by the transmitting module, then received and demodulated by the receiving module. The distance between the transmitting and the receiving antennas could be separated up to 10cm within a reasonable signal-to-noise ratio. The simulated AE signals generated by pencil lead breaks from rotating structures were successfully detected using the developed wireless AE monitoring system.
The effects of fiber orientation on acoustic emission(AE) characteristics have been studied for various composite laminates. Reflection and transmission optical microscopy were used to investigate the damage zone of specimens. AE signals were classified through short time Fourier transform(STFT) as different types: AE signals with a high intensity and high frequency band were due to fiber fracture, while weak AE signals with a low frequency band were due to matrix cracking and/or interfacial cracking. Characteristic feature in the rate of hit-events having high amplitudes showed a procedure of fiber breakages, which expressed the characteristic fracture processes of notched fiber-reinforced plastics with different fiber orientations. As a consequence, the behavior of fracture in the continuous composite laminates could be monitored through nondestructive evaluation(NDE) using the AE technique.
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.
The research on the development of the fault monitoring system for the thermal reduction reactor has been performed preliminarily in order to support the successful operation of the thermal reduction reactor. The final task of the development of the fault monitoring system is to assure the integrity of the thermal$_3$ reduction reactor by the acoustic emission (AE) method. The objectives of this paper are to identify and characterize the fault-induced signals for the discrimination of the various AE signals acquired during the reactor operation. The AE data acquisition and analysis system was constructed and applied to the fault monitoring of the small- scale reduction reactor, Through the series of experiments, the various signals such as background noise, operating signals, and fault-induced signals were measured and their characteristics were identified, which will be used in the signal discrimination for further application to full-scale thermal reduction reactor.
Acoustic emission(AE)/Microseimsic(MS) activities are low-energy seismic events associated with a sudden inelastic deformation such as the sudden movement of existing fractures, the generation of new fractures or the propagation of fractures. These events rapidly increase before major failure and happen within a given rock volume and radiate detectable seismic waves. The main difference between AE and MS signals is that the seismic motion frequencies of AE signals are higher than those of MS signals. As the failure of geotechnical structures usually happens as a high velocity and small displacement, it is not easy to determine the precursor and initiation stress level of failure in displacement detection method. To overcome this problem, AE/MS techniques for detection of structure failure and damage have recently adopt in civil engineering. In this study, AE/MS monitoring system, which consist of sensor, data acquisition and operation program, is constructed with domestic technology. To verify and optimize the developed system, we are now carrying out the field application at an underground research laboratory and the developed AE/MS monitoring will be used in detecting of seismic events with various scales.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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