This paper presents a realization of sensor signal processing(noise filtering) and Fieldbus based communication for condition monitoring of check valve. we first acquired the AE(Acoustic Emission) sensor data at the KAERI check valve test loop, and their frequencies were analyzed to find the informative band. To reject background noises, bandpass filters have been designed. Also, to send the processed data to a remote site, wired communication facility has been realized via DeviceNet.
It is well known that mechanisms of fracture and crack growth depend upon material characteristics such as fracture toughness, environmental condition, cracd geometry and mechanical properties. It seems to be very important to investihate the effects of the above factors on the behavior of structural components which contain flaws for the detailed evaluation of their intehrity. In this experimental research, fracture behaviors of moterials were investigated by using Acoustic Emission(AE) technique. The fracturing processes of materials were estimated through both the tension specimens. For the detrmlnatlon of yied strength or fracture toughness, the critical applied load at the crack initiation and propagation is thought to be very important. The critical applied load(PQ) was determined through AE signal. The source of AE signal was estimated by fractography analysis. These experimental results may contribute to the safety analyses and the evaluation of strength of structures.
Face milling is required to study cutting process with a view of multipoint cutter. This experimental study mainly deals with the single and multi-insert cutting characteristics using coated tool. Because metal cutting of the single and multi-insert has a large relation to the improvement of productivity, the economic cutting process can be achieved by the analysis of proper metal cutting mechanism. Therefore, machining characteristics of face molling in this paper has been studied by investigating the role of different insert number which is concerned with mean cutting force, the RMS values of AE(acoustic emission) signal, tool life and surface roughness in milling SS 41 and SUS 304. The cutting force and AE signal are monitored to make an analysis of cutting process. The surface roughness of the specimens machined by inserts of different numbers is measured at different speeds, feeds and depth of cut. The width of flank wear is also observed.
Ever since the nonlinearity of machine tool dynamics was established, researchers attempted to make use of this fact to devise better monitoring, diagnostics and system, which were hitherto based on linear models. Theory of chaos, which explains many nonlinear phenomena comes handy for furthering the analysis using nonlinear model. In this study, measuring system will be constructed using multi-sensor (Tool Dynamometer, Acoustic Emission) in end millingprocess. Then, it will be verified that cutting force is low-dimensional deterministic chaos calculating Lyapunov exponents, Fractal dimension, Embedding dimension. Aen it will be investigated that the relations between characteristic parameter caculated form sensor signal and tool wear.
A rotating axis diagnostic system supported with journal bearing has been established that has been widely used in the industry. In order to measure the most sensitive signals that would be generated in the abnormal operation, sensors which measure AE(acoustic emission), gap and acceleration have been attached at the various location on the experimental apparatus. Data were obtained in the steady state operational condition of the system which was verified through the empirical measurement. Notable discrepancies were observed in RMS acceleration signal which could be utilized to predict the undesirable operational condition of the system.
Ever since the nonlinearity of machine tool dynamics was established, researchers attempted to make use of this fact to devise better monitoring, diagnostics and control system, which were hitherto based on linear models. Theory of chaos which explains many nonlinear phenomena comes handy for furthering the analysis using nonlinear model. In this study, measuring system will be constructed using multi-sensor (Tool Dynamometer, Acoustic Emission) in end milling process. Then, it will be verified that cutting force is low-dimensional chaos by calculating Lyapunov exponents. Fractal dimension, embedding dimension. And it will be investigated that the relation between characteristic parameter calculated from sensor signal and tool wear.
We studied on the nondestructive evaluation of the elastic wave signal of SiC ceramics and SiC/SiC composite ceramics under monotonic tensile loading. The elastic wave signal of cross and unidirectional SiC/SiC composite ceramics were obtained by pencil lead method and bending test. It was applied for the time-frequency method which used by the discrete wavelet analysis algorithm. The time-frequency analysis provides time variation of each frequency component involved in a waveform, which makes it possible to evaluate the contribution of SiC fiber frequency. The results were compared with the characteristic of frequency group from SiC slurry and fiber. Based on the results, if it is possible to shift up and design as a higher frequency group, we will can make the superior material better than those of exiting SiC/SiC composites.
As the system monitoring technology become required in order to improve the system performance and the productivity, we’ve studied to the detection for the tool wear and the tool breakage using AE sensors that is able to detection of generated high frequency stress pulse at cutting. The detection system is consist of a sensing part, a amplifier part, a signal processing part, and a analysis & output part. The moment (a rms and a kurtosis) of statistical method is used for analysis of AE singnal. The experiment are carried out in a CNC lathe. In this study, we achieved that the amplitude level of the AE signal and statistical moments was largely changed as the tool failure. The change rate of Kurtosis was especially large, but the change rate of the rms was small.
The fracture toughness and micro-fracture mechanisms of the porous glass and stainless fiber reinforced glass composite were evaluated by using the acoustice mission(AE) technique, fracture toughness $test(K_{IC})$ and the macroscopic observation of the specimen surface which was being under the loading. At initial portion of the loading, the AE signals with low energy, of which origins were considered as the micro-cracks formated at the crack tip, were emitted. With increasing the applied load, AE signals having higher energies were generated due to the coalesence of micro-cracks and fast fracture. Based on the such relationship between AE emission and loading condition, fracture toughness $K_{IAE}$ could be defined successfully be using the $K_I$ value corresponding to an abrupt change of the accumulated AE signal energies emitted during the fracture toughness test. In spite of its brittleness of glass material, nonlinear deformation behavior before maximum load was observed due to the formation of micro-cracks. Further, the stainless fiber may have attributed to the improvement of fracture toughness and the resistance to crack propagation comparing to noncomposited materials Finally, models of the micro-fracture process combined with the AE sources for the porous glass material and its composite were proposed paying attention to the micro-crack nucleation and its coalescence at the crack tip. Fiber fracture and its Pullout, deformation of fiber itself were also delinated from the model.
지하매설 상수도 배관의 누수는 사회적, 환경적 그리고 경제적 문제를 야기시킨다. 이러한 누수에 대한 적절한 대응책의 하나로서 배관의 누수지점에 대한 탐지 및 수리가 해당될 것이다. 누수음은 배관의 누수지점의 식별에 좋은 탐지원이다. 비록 청음봉, 청음기 또는 지상마이크로폰과 같은 누수음으로 누수지점을 탐지하는 몇 가지의 방법이 있어 왔지만, 과들은 이렇게 효율적인 도구들은 아니었다. 본 논문에서는, 좀 더 쉽고 효율적인 방법을 제공할 수도 있는 음향방출센서와 가속도계를 사용한 누수위치탐지를 다룬다. 누수지점 탐지를 위해 센서로부터의 입력신호에 대한 필터링, 신호처리 및 알고리듬을 기술하였다. 120 미터 길이의 배관이 실험을 위해 설치가 되었고, 실험결과들은 음향방출센서와 가속도계가 누수지점의 정밀탐지에 이용될 수 있음을 보여 주었다. 누수지점의 탐지에 극히 중요한 지하매설배관 속의 유체의 음파 전파속도에 관한 이론적 해석 또한 기술되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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