For nondestructive inspection of electron beam (EB) welding part in automotive power transmission assembly, a pulse-echo ultrasonic testing apparatus in water immersion has been applied using the ultrasonic waves with a frequency of 10MHz. However various problems have appeared during the ultrasonic inspection, which led to some significant mistakes in automatic quality evaluation of the welding parts. Experimental study showed that the state of water couplant medium containing some amount of contaminants, rusts and anti-corrosion agents had considerable influences on the reduction of ultrasonic amplitudes during wave propagation. The amplitude reduction depending on the coupling medium state could bring about some mis-diagnoses for defects in the welding parts. The results proposed that for a reliable inspection of defects in welds the state of water medium should be kept in about 15 volume fractions (vol.%) of anti-corrosion agents and in minimized contaminants.
The objective of this research is to estimate the crack location and size of a carbon steel pipe by using a laser ultrasound guided wave for the wall thinning evaluation of an elbow. The wall thinning of the carbon steel pipe is one of the most serious problems in nuclear power plants, especially the wall thinning of the carbon steel elbow caused by Flow-Accelerated Corrosion (FAC). Therefore, a non-destructive inspection method of elbow is essential for the nuclear power plants to operate safely. The specimens used in this study were carbon steel elbows, which represented the main elements of real nuclear power plants. The shape of the wall thinning was an oval with a width of 120mm, a length of 80mm, and a depth of 5mm. The L(0,1) and L(0,2) modes variation of the ultrasound guided wave signal is obtained from the response of the laser generation/air-coupled detection ultrasonic hybrid system represent the characteristics of the defect. The trends of these characteristics and signal processing were used to estimate the size and location of wall thinning.
Two step PEO ceramic coatings were formed on AZ91 magnesium alloy in $ZrO_2$ nanoparticles and $K_2ZrF_6$ based colloidal electrolyte solution for various voltages. Surface and layers tructure of the coatings was analyzed using SEM (ScanningElectronMicroscope). Structure analysis revealed that surface of the coating was transferred from individual pancake or craters-based structure to cluster-based structure with increasing the voltage of the secondary step process. Further, it was confirmed that the cluster zone was richin Zr-based complexes and formed due to high intensives parks. Increase in the Zr contents as discovered from the EDS analysis confirmed the rise in amorphous form of the Zr-based species, which justified the results of XRD where no increase in the intensity of Zr-based species was observed with increase in voltage. Potentiodynamic polarizariotion and impedance spectroscopy techniques were used to evaluate the corrosion performance of the coatings. The highest corrosion resistance was found for coatings prepared at 240V. The same specimen was found having highest and uniform vickers hardness ~1070.5 HV. The superior mechanical and electrochemical properties of the said coating can be attributed to the defect-less microstructure and the optimal role of $ZrO_2$ nanoparticles in the secondary PEO process at 240V.
This paper introduces developed prototype intelligent pig which detects corrosion on pipeline by using Magnetic Flux Leakage technology. The 8 inch developed MFL(Magnetic Flux Leakage) pig is composed of 5 yokes which magnetize pipeline wall and 45 Hall sensors which detect MFL signal. The designed MFL modules are analyzed by using magnetic circuit method in order to confirm whether pipeline wall is fully saturated. A variety of artificial defects are manufactured on 8 inch diameter steel pipeline in order to acquire MFL signals. So leakage flux of the axial, radial and circumferential component was acquired as defects. The results of this paper show that design technique for 8 inch MFL pig can be applied to large diameter MFL pig and 0.5mm defect depth can be detected.
According to previous report, aged sleeves of old transmission line showed several defaulted installation patterns, which was biased or corrosive-fractured of steel sleeve installed cases. These defects can cause serious accidents such as rapid increasing of sag or falling out of overhead conductor from sleeves. Consequently, the defects lead to the major power outage. Corrosion of steel sleeve is a typical defect by aging of sleeves. And it occupied almost 25 percent of investigated aged sleeves. This paper studied thermal properties and tension for ACSR conductor in case of fractured steel sleeve model by corrosion. The temperature distribution within overhead conductor has a specific gradient. Thermal properties of splice connectors(sleeve and clamp) showed normal behavior. However, mechanical properties were worse than normal sleeves. The detailed results were presented in the text.
Steam generator tubes are critical boundary of the primary and secondary side in nuclear power plants. Eddy current testing is commonly used as the method of non-destructive testing for the safety and integrity of steam generator tubes in the nuclear power plants. Changes in the geometric shape act as a stress concentration factor likely to cause a defect during the steam generator operation. The mixed-signals with the geometric shape are distorted and attributes that are difficult to detect signals. An example is bending stress due to compression process at a U-bend occurring in the intrados region which has a small radius of curvature. The resulting change in the geometric shape may lead to a dent like occurrences. The dent can cause stress concentration and generates stress corrosion cracks. In this study, the steam generator tubes of nuclear power plant were selected to study for analysis of mixed-signal containing dent and stress corrosion cracks.
In this paper, durability evaluation and surface damage mechanism were investigated through solid particle erosion (SPE) test after applying hot-dip aluminizing (HDA) technology for the purpose of maintenance of marine economizer tube. Damaged surface shape was analyzed using SEM and 3D microscope. Compositional changes and microstructure of the HDA layer were analyzed through EDS and XRD. Durability was evaluated by analyzing weight loss and surface damage depth after SPE. HDA was confirmed to have a two-layer structure of Al and Al5Fe2. HDA+HT was made into a single alloy layer of Al5Fe2 by diffusion treatment. In the microstructure of HDA+HT, void and crack defect were induced during the crystal phase transformation process. The SPE damage mechanism depends on material properties. Plastic deformation occurred in the substrate and HDA due to ductility, whereas weight loss due to brittleness occurred significantly in HDA+HT. As a result, the substrate and HDA showed better SPE resistance than HDA+HT.
본 논문에서는 비파괴검사법 중 하나인 자기누설탐상검사법을 이용하여 지하에 매설된 가스 배관의 결함 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 자기 누설 탐상 시스템을 통해 얻은 자기 누설 신호는 일반적으로 비선형성을 띄며 다양한 외부 요인으로 인한 신호의 왜곡이 심하다. 본 논문에서는 신호의 비선형성과 신호의 왜곡을 보정하는 신호 처리 기법 중 SQI(self quotient image)를 이용하여 배관 결함의 위치를 검출하였다. 실제로 제작된 모의시험 배관에 제작된 다양한 인공 결함에 대해 알고리즘을 적용한 결과 기존 DCT(discrete cosine transform) 계수 기반 방법에 비해 결함 검출 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
Since pipes with wall-thinning defects can collapse at fluid pressure that are lower than expected, the collapse moment of wall-thinned pipes should be determined accurately for the safety of nuclear power plants. Wall-thinning defects, which are mostly found in pipe bends and elbows, are mainly caused by flow-accelerated corrosion. This lowers the failure pressure, load-carrying capacity, deformation ability, and fatigue resistance of pipe bends and elbows. This paper offers a support vector regression (SVR) model further enhanced with a fuzzy algorithm for calculation of the collapse moment and for evaluating the integrity of wall-thinned piping systems. The fuzzy support vector regression (FSVR) model is applied to numerical data obtained from finite element analyses of piping systems with wall-thinning defects. In this paper, three FSVR models are developed, respectively, for three data sets divided into extrados, intrados, and crown defects corresponding to three different defect locations. It is known that FSVR models are sufficiently accurate for an integrity evaluation of piping systems from laser or ultrasonic measurements of wall-thinning defects.
The pipe bends and elbows in nuclear power plants (NPPs) are vulnerable to degradation mechanisms and can cause wall-thinning defects. As it is difficult to detect both the defects generated inside the wall-thinned pipes and the preliminary signs, the wall-thinning defects should be accurately estimated to maintain the integrity of NPPs. This paper proposes a deep fuzzy neural network (DFNN) method and estimates the collapse moment of wall-thinned pipe bends and elbows. The proposed model has a simplified structure in which the fuzzy neural network module is repeatedly connected, and it is optimized using the least squares method and genetic algorithm. Numerical data obtained through simulations on the pipe bends and elbows with extrados, intrados, and crown defects were applied to the DFNN model to estimate the collapse moment. The acquired databases were divided into training, optimization, and test datasets and used to train and verify the estimation model. Consequently, the relative root mean square (RMS) errors of the estimated collapse moment at all the defect locations were within 0.25% for the test data. Such a low RMS error indicates that the DFNN model is accurate in estimating the collapse moment for wall-thinned pipe bends and elbows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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