In this study, an automatic ultrasonic testing system is used to detect the defects of the natural flaw test specimen and of the artificial flaw test specimen. We evaluate the detection performance of the acceptance standard for the natural flaw test specimen and of the acceptance standard for the artificial flaw test specimen. We also study the potential problems of those acceptance standards. The results indicate that the acceptance standard for the detection of defects in weldzone is good then the sensitivity correction is performed and that we must clearly specify special check points of the acceptance standard for the system in use.
The three-dimensional estimation on the depth and height of flaw by using the difference of radiographic contrast density was studied. First, the specimens having artificial flaws of various depths and heights were prepared and the radiographic testing was performed. The radiographic depth of flaw was investigated and estimated on the effect of the scattered radiation with the change of distance between flaw and film. The height of flaw was estimated from the radiographic test with the reference specimen. The radiographic contrast with flaw depth decreased with increasing the flaw depth. The scattered radiation increased with increasing flaw depth and varied with the location between flaw and film. However, in the case of flaw height, the contrast density increased with increasing flaw height. It is thought due to the change in volume generating the scattered radiation which reaches a film.
This study was carried out to measure the flaw height of welds in consideration of the effective probe angle in ultrasonic oblique detection. Specimens with inserted artificial flaws were made and flaw heights were estimated from detecting these specimens. Two different methods were applied to estimate flaw heights. From the result of the experiment, flaw height could be measured within the accuracy of 15% percent error and the difference between the probe distance method and beam path method is about 5% relatively small. It is considered that the results obtained this experimental study could be helpful informal ions for measuring flaw height.
The conventional high-frequency testing method is difficult to detect flaw in concrete because the high frequency stress wave is strongly attenuated due to the large grain size and heterogeneous structure. For restoration of this problem, we develop the stu요 of flaw detection in large concrete block containing various artificial flaws by low frequency spectrum anlysis of impact-echo waveforms. This impact-echo testing method is possible to determine the flaw size, shape and location in large concrete block even if required some attention in case of containing reinforcing steel bar.
KS-code(KS B 0896) for nondestructive ultrasonic testing classifies the quality level by relative flaw size only. But flaw position is more important than the flaw size. Test blocks having artificial holes near surface show lower yield load than the blocks having deeply located holes from the surface. So, level calibration table was proposed for classifying the quality level of welded steel structures.
In this syudy, the researches classifying the artificial and natural flaws in welding parts are performed using the smart pattern recognition technology. For this purpose the smart signal pattern recognition package including the user defined function was developed and the total procedure including the digital signal processing,feature extraction , feature selection and classifier selection is treated by bulk. Specially it is composed with and discussed using the statistical classifier such as the linear disciminant function classifier, the empirical Bayesian classifier. Also, the smart pattern recognition technology is applied to classification problem of natural flaw(i.e multiple classification problem-crack,lack of penetration,lack of fusion,porosity,and slag inclusion, the planar and volumetric flaw classification problem). According to this results, if appropriately learned the neural network classifier is better than ststistical classifier in the classification problem of natural flaw. And it is possible to acquire the recognition rate of 80% above through it is different a little according to domain extracting the feature and the classifier.
Kang, Su-Tae;Lee, Kang-Seok;Choi, Jeong-Il;Lee, Yun;Felekoglu, Burak;Lee, Bang Yeon
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제10권sup3호
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pp.33-41
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2016
Ultra-high performance concrete (UHPC) is one of the most promising construction materials because it exhibits high performance, such as through high strength, high durability, and proper rheological properties. However, it has low tensile ductility compared with other normal strength grade high ductile fiber-reinforced cementitious composites. This paper presents an experimental study on the tensile behavior, including tensile ductility and crack patterns, of UHPC reinforced by hybrid steel and polyethylene fibers and incorporating plastic beads which have a very weak bond with a cementitious matrix. These beads behave as an artificial flaw under tensile loading. A series of experiments including density, compressive strength, and uniaxial tension tests were performed. Test results showed that the tensile behavior including tensile strain capacity and cracking pattern of UHPC investigated in this study can be controlled by fiber hybridization and artificial flaws.
The comparison and analysis of flaw detectability, flaw sizing methods and allowable criteria in accordance with the applicable codes, ASME and RCC-M Code, in ultrasonic examination of pressure vessel in nuclear power plants were studied. Accordding to the codes, calibration blocks were made. The artificial flaws such as disc and band types in test specimens were machined. They were detected and evaluated with etch code requirements and measured values were compared with the actual flaws.
In this study the classified researches the artificial and natural flaws in welding parts are performed using the pattern recognition technology. For this purpose the signal pattern recognition package including the user defined function was developed and the total procedure including the digital signal processing feature extraction feature selection and classifi-er selection is teated by bulk,. Specially it is composed with and discussed using the statistical classifier such as the linear discriminant function the empirical Bayesian classifier. Also the pattern recognition technology is applied to classifica-tion problem of natural flaw(i.e multiple classification problem-crack lack of penetration lack of fusion porosity and slag inclusion the planar and volumetric flaw classification problem), According to this result it is possible to acquire the recognition rate of 83% above even through it is different a little according to domain extracting the feature and the classifier.
호흡용 용기에 흠 등의 결함이 발생하였을 때 용기의 잔존강도를 파악하여 파열압력을 판단해야하지만, 복합재료 용기의 경우 흠에 따른 파열 강도의 예측이 어려우며 기법이 복잡하다. 따라서 본 연구에서는 Type-I 용기의 면적용량법 적용 결과를 토대로 Type-III 용기에 결함발생시 파열을 예측하기 위해 면적 용량법 모델을 개발하였으며, 그 신뢰성을 확인하기 위해 용기의 외면에 흠을 가공하여 파열시험을 실시하였다. 면적 용량법 모델의 예측 결과와 실험의 경향이 매우 일치하는 경향을 보였으며, 향후 복합재 용기의 파열압력 추정 방법에 있어 중요한 자료가 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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