The purpose of this study is to evaluate the AE characteristics for the basemetal, PWHT (post-weld heat treatment) and weldment specimens of SA-516 steel during fracture testing. Four-point bending and AE tests were conducted simultaneously. AE signals were emitted in the process of plastic deformation. AE signal strength and amplitude of the weldment was the strongest, followed by PWHT specimen and basemetal. More AE signals were emitted from the weldment samples because of the oxides, and discontinuous mechanical properties. AE signal strength and amplitude for the basemetal or PWHT specimen decreased remarkably compared to the weldment because of lower strength. Pre-cracked specimens emitted even lower event counts than the corresponding blunt notched specimens. Dimple fracture from void coalescence mechanism is associated with low-level AE signal strength for the basemetal or PWHT. Tearing mode and dimple formation were shown on the fracture surfaces of the weldment, but only a small fraction produced detectable AE.
We measured potential waveform of load, displacement, micro electric signal generated by rock and mortar fracture using PXI A/D Converter. The rock type used for measurement was used granite, limestone and sandstone, and mortar specimen. we made measuring equipment of physical properties to confirm basic information of physical properties, measured physical properties of rock engineering, electric resistivity and seismic velocity. Potential waveform system was built using PXI A/D Converter and measured potential waveform of load, displacement, micro-electric signal generated using this during uniaxial compressive test by the specimen finished such test of physical properties. Using the saturated rock and mortar specimen, micro electric signal increased, and It didn't increase a signal in dried rock and mortar specimen according as load and strain rate increases. But signal also increased in saturated or dried specimen in case of sandstone. It was possible to check the close correlation relationship the signal and fracture behavior by a compressive load as the signal of fracture position was increased bigger than the other position. It was also possible to check the correlation relationship between physical properties and micro geo-electric signal.
The signal-based acoustic emission (AE) characterization of concrete fracture process utilizing home-programmed AE monitoring system was performed for three kinds of static loading tests (Cubic-splitting, Direct-shear and Pull-out). Each test was carried out to induce a distinct fracture mode of concrete. Apart from monitoring and recording the corresponding fracture process of concrete, various methods were utilized to distinguish the characteristics of detected AE waveform to interpret the information of fracture behavior of AE sources (i.e. micro-cracks of concrete). Further, more signal-based characters of AE in different stages were analyzed and compared in this study. This research focused on the relationship between AE signal characteristics and fracture processes of concrete. Thereafter, the mode of concrete fracture could be represented in terms of AE signal characteristics. By using cement-based piezoelectric composite sensors, the AE signals could be detected and collected with better sensitivity and minimized waveform distortion, which made the characterization of AE during concrete fracture process feasible. The continuous wavelet analysis technique was employed to analyze the wave-front of AE and figure out the frequency region of the P-wave & S-wave. Defined RA (rising amplitude), AF (average frequency) and P-wave & S-wave importance index were also introduced to study the characters of AE from concrete fracture. It was found that the characters of AE signals detected during monitoring could be used as an indication of the cracking behavior of concrete.
본 논문에서는 선반가공에서 모터전류 신호를 이용하여 공구 파손을 감지하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 먼저, 다양한 환경 변화에 대한 모터 전류 신호의 특성을 명확하게 파악하기 위해 신뢰성을 갖고 있는 절삭력과 모터전류 사이의 상관관계를 분석하였으며, 이를 기준으로 하여 공구파손시의 모터 전류 신호에 대해 분석하였다. 다양한 가공 실험을 통하여 절삭조건 변화에 따른 절삭력 신호와 주축 모터전류 신호의 정적 성분에 대한 상관관계를 분석하였다. 그 결과 절삭력과 모터전류 사이에 비례관계가 존재한다는 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 모터 전류 신호만으로도 공구 파손을 감지 할 수 있을 것으로 판단하였다. 한편, 다양한 공구 파손 실험을 통해 절삭력과 모터전류 신호 사이에도 높은 상관관계가 존재함을 확인하였다. 이러한 공구파손 신호와 일반적인 선반가공의 가공신호를 분류하기 위해 본 논문에서는 새로운 방식의 감지 방법을 제시하였다. 제시한 분류 방법에 대해 여러 차례에 걸친 검증을 통해 공구파손 감지를 위한 모터 전류신호의 감지 신뢰성을 평가하였다.
This study was investigated the feasibility of AE application on in-process detection of tool fracture and chipping. Carbon steel SM45C workpiece with longitudinal slots was turned interruptedly on a lathe. AE RMS signal at tool fracture was observed and also the tangential force and the feed observed at the time of tool fracture, the levels of tangential force and the feed force at the time of fracture decrease considerably. In chipping, high level AE signal was observed but there were no changes of cutting force. Peak AE RMS squared is proportional to the area of tool fracture and resultant force. Fracture model of tool fracture is proposed as $V_{p}$ = $C_{1}$$E_{1}$F(.DELTA. A)$_{0.5}$ and peak AE RMS shows strong correlation with the fracture parameter F(.DELTA.A)$^{0.5}$.
Elastic-plastic fracture toughness JIC can be used a s an effective design criterion in elastic-plastic fracture mechanics. Among the JIC test methods approved by ASTM, unloading compliance method was used in this study. In order to examine the relationship between fracture behavior of JIC test and AE signals, the post processing of AE signals has been carried out by Short Time Fourier Transform(STFT), one of the time-frequency analysis methods. The objective of this study is to evaluate the application of characterization of AE signals for unloading compliance method of JIC test. As a result of time-frequency analysis, we could extract the AE from the raw signal and analyze the frequencies in AE signal at the same time. AE signal generated by elastic-plastic fracture of material has some different aspects at elastic and plastic ranges, or the first portion of crack growth by fracture. First of all, increased energy recorded and detected by using AE count method increase rapidly from the start of ductile fracture. The variation of main frequency range with time-frequency analysis method could be confirmed. We could know fracture behavior of interior material by examination AE characteristics generated in real-time when elastic-plastic fracture occurred in material under loading.
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 objective of this study is to find the change of signal characteristics of matrix cracks due to the different specimen shapes. As the concept of the smart structure, monitoring of acoustic emission (AE) can be applied to inspect the fracture of the structures in operating condition using built-in sensors. To understand the characteristics of matrix crack signals, we performed tensile tests by changing the thickness and width of the specimens. This paper describes the implementation of time-frequency analysis such as wavelet transform (WT) fur the quantitative evaluation of fracture signals. The experimental result shows the distinctive signal features in frequency domain due to the different specimen shapes.
Banjara, Nawal Kishor;Sasmal, Saptarshi;Srinivas, V.
Smart Structures and Systems
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제23권2호
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pp.173-184
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2019
The main objective of this study is to evaluate the true fracture energy and monitor the damage progression in steel fibre reinforced concrete (SFRC) specimens using acoustic emission (AE) features. Four point bending test is carried out using pre-notched plain and fibre reinforced (0.5% and 1% volume fraction) - concrete under monotonic loading. AE sensors are affixed at different locations of the specimens and AE parameters such as rise time, AE energy, hits, counts, amplitude and duration etc. are obtained. Using the captured and processed AE event data, fracture process zone is identified and the true fracture energy is evaluated. The AE data is also employed for tracing the damage progression in plain and fibre reinforced concrete, using both parametric- and signal- based techniques. Hilbert - Huang transform (HHT) is used in signal based processing for evaluating instantaneous frequency of the acoustic events. It is found that the appropriately processed and carefully analyzed acoustic data is capable of providing vital information on progression of damage on different types of concrete.
Automatic monitoring the cutting state is one of the important problems to increase the reliability of modern machining processes. In this study, cutting force signals were used in order to monitor the tool wear and fracture in the turning process. Turning experiments were performed using cemented carbide insert tools(K20) and STS304 steel as a workpiece. Cutting force signal characteristics and histogram analysis method were used to recognize the cutting states. It was found that tool wear and fracture can be diagnosed from the cutting force signal coefficient of variation(C.V.) and histogram analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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