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 endmill 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 condition monitoring is presented. Also, the feature extraction of AE signal directly related to machining process is executed. Then, the distinctive micro endmill state according to the each tool condition is classified by the fuzzy C-means algorithm.
The continuous chip generated in cutting process deteriorates workpiece, tool, and machine tool system. It is necessary to treat this continuous chip in ductile material machining condition for stable cutting. This paper deals with the chip control method using acoustic emission(AE) signal in pure copper turning operation. AE raw signals, root mean square(RMS) signals and wavelet transformed signals measured in turning process are introduced to analysis for chip patterns. With analysis of AE signals, it is obtained that the produced chip patterns are correlated with the specified AE signals which are transformed by fuzzy pattern algorithm. By this experimental investigation, the chip patterns can be classified at significant level in pure copper machining process and controlled from continuous chips to reduced-length stable chips.
Carbon-fiber reinforced plastic(CFRP) laminates made of nano-particle-coated carbon fibers and damaged by a simulated lightning strike were tested under compression-after-impact(CAI) mode, during which the damage progress due to compressive loading has been monitored by acoustic emission(AE). The impact damage was induced not by mechanical loading but by a simulated lightning strike. Conductive nano-particles were coated directly on the fibers, from which CFRP coupons were made. The coupon were subjected to the strikes with a high voltage/current impulse of 10~40 kA within a few ${\mu}s$. The effects of nano-particle coating and the degree of damage induced by the simulated lightning strikes on AE activities were examined, and the relationship between the compressive residual strength and AE behavior has been evaluated in terms of AE event counts and the onset of AE activity with the compressive loading. The degree of impact damage was also measured in terms of damage area by using ultrasonic C-scan images. The assessment during the CAI tests of damaged CFRP showed that AE monitoring appeared to be useful to differentiate the degree of damage hence the mechanical integrity of composite structures damaged by lightning strikes.
In the design of the metal forming processes, various types of ductile fracture criteria are used to predict crack initiation and to fabricate metallic products without any defects. However, the quantitative measurement method for determination of crack initiation is insufficient. It is very difficult to detect crack initiation in ductile metals with excellent deformability because no significant load drop is observed due to crack generation. In this study, the applicability of acoustic emission sensors, which are commonly used in facility diagnostics, to measure crack initiation during the metal forming process was analyzed. Cylindrical notch specimens were designed using the finite element method to induce a premature crack on the surface of pre heat-treated steel (ESW90) material. In addition, specimens with various notch angles and heights were prepared and compression tests were carried out. During the compression tests, acoustic emission signal on the dies and images of the surface of the notch specimen were recorded using an optical camera in real time. The experimental results revealed that the acoustic emission sensor can be used to detect crack initiation in ductile metals due to severe plastic deformation.
This paper dealt with the acoustic detection of partial discharge (PD) in insulation oil for insulation diagnostics of oil immersed transformers. Electrode systems such as needle to plane, plane to plane, and floating were fabricated to simulate some defects in transformers. A wide band acoustic emission(AE) sensor with the frequency ranges of 100 kHz~1 MHz and a narrow band AE sensor with the resonant frequency of 140 kHz were used in the experiment. Also, a decoupler and an amplifier were designed to detect and amplify the acoustic signal only. The decoupler separates acoustic signal from DC source without any distortion, and the amplifier has the gain of 40 dB in frequency ranges of 11 kHz~4 MHz. In the experiment, frequency components and propagation characteristics of acoustic signal were analyzed, and an algorithm of positioning of PD occurrence by the time difference of arrival was proposed. From the results, the frequency components of the acoustic signal exist from 50 kHz to 200 kHz and the positioning error of PD calculated by three AE sensors was within 1%.
The charactistics of AE(Acoustic Emission) signal is related to cutting conditions, tool materials and tool geometry in metal cutting. The tool geometry change which is derived from tool wear affects the source of AE signal in machining process. The relationship between AE signal and tool wear was experimentally investigated. THe value of RMS(Root Mean Sequare) and Amplitude of AE signal were increased in tool wear condition. Also the high value of Count per Hit and Count vs. Frequency was observed in this condtion. As a result, tool wear can be effectively detected by AE signal during cutting operation.
The characteristics of AE(Acoustic Emission) signal is related to cutting conditio, tool material, and tool geometry in metal cutting. The relation between AE signal and tool life was investigated experimentally. Experiment is carried out by gear shaping and SCM 420 workpiece. AE RMS voltage were increased according totool wear. It is suggested that maximum value of AE RMS voltage is an effective parameter to monitor tool life.
Leak noise is a good source to identify the exact location of a leak point of underground water pipelines. Water leak generates broadband noise from a leak location and can be propagated to both directions of water pipes. This sound propagation due to leak in water pipelines is not a non-dispersive wave any more because of the surrounding pipes and soil. However, the necessity of long-range detection of this leak location makes to identify low-frequency acoustic waves rather than high frequency ones. Acoustic wave propagation coupled with surrounding boundaries including cast iron pipes is theoretically analyzed and the wave velocity was confirmed with experiment. The leak locations were identified both by the acoustic emission (AE) method and the cross-correlation method. In a short-range distance, both the AE method and cross-correlation method are effective to detect leak position. However, the detection for a long-range distance required a lower frequency range accelerometers only because higher frequency waves were attenuated very quickly with the increase of propagation paths. Two algorithms for the cross-correlation function were suggested, and a long-range detection has been achieved at real underground water pipelines longer than 300m.
Leak noise is a good source to identify the exact location of a leak point of underground water pipelines. Water leak generates broadband sound from a leak location and this sound propagation due to leak in water pipelines is not a non-dispersive wave any more because of the surrounding pipes and soil. However, the necessity of long-range detection of this leak location makes to identify low-frequency acoustic waves rather than high frequency ones. Acoustic wave propagation coupled with surrounding boundaries including cast iron pipes is theoretically analyzed and the wave velocity was confirmed with experiment. The leak locations were identified both by the acoustic emission (AE) method and the cross-correlation method. In a short-range distance, both the AE method and cross-correlation method are effective to detect leak position. However, the detection for a long-range distance required a lower frequency range accelerometers only because higher frequency waves were attenuated very quickly with the increase of propagation paths. Two algorithms for the cross-correlation function were suggested, and a long-range detection has been achieved at real underground water pipelines longer than 300m.
The purpose of this paper is to evaluate the grade of WA vitrified and resinoid bond grinding wheels by the sue of AE measuring system. When the manufactured 48 kinds of specimens were scratched by the method of OKOSHI'S grade test, the relationship between the amount of bit scratch depth of grinding wheel specimens and the character- istics of AE signals, and the relationship of AE counts and grade were considered as fololws; (1) The higher the grades are AE cumlulative event counts N and AE event count rate n, the smaller the values tend to be. But A $E_{rms}$is in reverse. (2) In the case of same grade, the smaller the grain size is, the higher the value of AE cumulative event counts N and A $E_{rms}$is results of comparison and observation. The grinding wheel with lower elasticity and with higher percentage of pore detected higher value of AE cumula- tive event counts N than with higher elasticity and lower percentage of pore. But A $E_{rms}$ is in reverse. (3) AE cumulative event counts N and bit scratch depth h have normally one to one correspondence. (4) It can be expected that quantitative evaluations of grade by using AE have been carried out by the wave observation of AE signal in line with the relationship between load speed of bit and AE cumulative event counts N & AE event count rate n.' AE event count rate n.ate n.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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