To perform the realtime strain and fracture monitoring of the smart composite structures, two optical fiber sensor systems are proposed. The two types of the coherent sources were used for fracture signal detection - EDFA with FBG and EDFA with Fabry-Perot filter. These sources were coupled to EFPI sensors imbedded in composite specimens. To understand the characteristics of matrix crack signals, at first, we performed tensile tests using surface attached PZT sensors by changing the thickness and width of the specimens. This paper describes the implementation of time-frequency analysis such as short time Fourier transform (STFT) and wavelet transform (WT) for the quantitative evaluation of fracture signals. The experimental result shows the distinctive signal features in frequency domain due to the different specimen shapes. And, from the test of tensile load monitoring using optical fiber sensor systems, measured strain agreed with the value of electric strain gage and the fracture detection system could detect the moment of damage with high sensitivity to recognize the onset of micro-crack fracture signal.
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.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.18
no.2
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pp.170-177
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2009
The objective of this study is to evaluate an acoustic emission (AE) source characterization and fracture behavior of the SM45C steel by using back-propagation neural network (BPN). In previous research Ref. [8] about k-nearest neighbor classifier (k-NNC) continuity, we used K-means clustering method as an unsupervised learning method for obtaining multi-variate AE main data sets, such as AE counts, energy, amplitude, risetime, duration and counts to peak. Similarly, we applied k-NNC and BPN as a supervised learning method for obtaining multi-variate AE working data sets. According to the error of convergence for determinant criterion Wilk's ${\lambda}$, heuristic criteria D&B(Rij) and Tou values are discussed. As a result, in k-NNC before fracture signal is detected or when fracture signal is detected, showed that produce some empty classes in BPN. And we confirmed that could save trouble in AE signal processing if suitable error of convergence or acceptable encoding error give to BPN.
Composite materials have been used in aerospace industry and many applications because of many advantages such as specific strength and stiffness and corrosion resistance etc. However, it is vulnerable to impacts, these impact lead to formation of cracks in composite laminate and failure of structures. In this paper, we analyzed Mode I fracture toughness of Carbon/Epoxy laminates using acoustic emission signal. DCB test was carried out to analyze Mode I failure characterization of Carbon/Epoxy laminates, and AE sensor was attached to measure AE signal induced by failure of specimen. Fracture toughness was calculated using cumulative AE energy and measured crack length using camera. The calculated fracture toughness was applied in FE model and the result of FE analysis compared with DCB test results. The results show good agreement with between FEM and DCB test results.
The feasibility of using AE for monitoring mechanical failure in concrete structures has been tested. Specifically, the relationship between the fracture and the characteristics of AE signal is theoretically and experimentally investigated. The experimental results manifest that the high sensitivity of AE signal to the fracture of concrete structure makes it a good choice as sensor for monitoring concrete structure.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2004.10a
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pp.334-339
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2004
Ultraprecision machining and MEMS technology have been taken more and more important position in machining of microparts. Micro endmilling is one of the prominent technology that has wide spectrum of application field ranging from macro parts to micro products. Also, the method of micro-grooving using micro endmilling is used widely owing to many merit, but has problems of precision and quality of products due to tool wear and tool fracture. This investigation deals with state monitoring using acoustic emission(AE) signal in the micro-grooving. Characteristic evaluation of AE raw signal, AE hit and frequency analysis for state monitoring is also presented in the paper.
We report a case of transient osteoporosis of the hip with a femoral neck fracture found during follow-up. A 53-year-old man presented with left hip pain without trauma. The pain did not improve after 2 weeks and he was brought to our hospital by ambulance. Magnetic resonance imaging (MRI) of the left hip joint showed diffuse edema in the bone marrow, which was identified by low signal intensity on T1-weighted images, high signal intensity on T2-weighted images, and increased signal intensity on short tau inversion recovery. This edema extended from the femoral head and neck to the intertrochanteric area. He was diagnosed with transient osteoporosis of the left hip. Rest gradually improved his pain; however, 3 weeks later, his left hip pain worsened without trauma. X-ray, computed tomography, and MRI results of the hip joint demonstrated a left femoral neck fracture, and osteosynthesis was performed. Differential diagnoses included avascular necrosis of the femoral head, infection, complex regional pain syndrome, rheumatoid arthritis, leukemia, and other cancers. Transient osteoporosis of the hip generally has a good prognosis with spontaneous remission within a few months to 1 year. However, a sufficient length of follow-up from condition onset to full recovery is necessary to avoid all probable complications such as fractures.
Acoustic emission (AE) is known to be sensitive to fracture process and so it was expected that AE data may propose as a means of monitoring the fracture information. The aim of this study is to analyze the characteristic of AE signal emitted from glass during Vickers indentation. To observe AE characteristics by surface effect, both glass and coating glass were studied. During Vickers indentation loading, AE signal resulted from penny-like crack is detected. During Vickers indentation unloading, AE signal resulted from both radial/median crack and lateral crack is detected. In case of indentation on glass, the emission energy(${\epsilon}$) is found to be approximately proportional to the fourth power of the crack length. In case of indentation on coating glass, the emission energy(${\epsilon}$) is approximately proportional to the crack length.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.05a
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pp.905-908
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2007
The purpose of this work is to obtain fundamental data about fatigue crack detection of the welded exhaust flange by using the AE method. The acoustic emission method as a nondestructive evaluation is one of high technical test for realtime monitoring in the dangerous industry fields. Signal analysis of both AE sensor and accelerometer for fatigue crack failure are presented in this paper.
Kim, Sang-Cheol;Lee, Ok-Seop;Ham, Kyeong-Chun;Oh, Beom-Seok
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.7
no.4
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pp.130-139
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1990
It is well known that mechanisms of fracture and crack growth depend upon material characteristics such as fracture toughness, environmental condition, crack geometry and mechanical properties. It seems to be very important to investighate the effects of the above factors on the behavior of structural components which contain flaws for the detailed evaluation of their integrity. In this experimental research, fracture behaviors of SK-5 high carbon steel was investigated by using Acoustic Emission(AE) technique. Fracturing processes of materials were estimated through both the tension test with nominal specimens and the fracture test with compact tension specimens. The critical applied load which corresponds to the crack initiation and propagation is very improtant for the determination of yield strength of fracture toughness. The critical applied load($P_Q$) was determined through AE method and the source of AE signal was estimated by fractography analysis. The experimental results may contribute to the safety analyses and strength evaluation of structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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