• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한안전경영과학회 2008년도 춘계학술대회
• /
• pp.185-196
• /
• 2008

The objective of this study is to evaluate the mechanical behaviors and structural integrity of the weldment of high strength steel by using an acoustic emission (AE) techniques. Simple tension and AE tests were conducted against the 3 kind of welding test specimens. In order to analysis the effectiveness of weldability, joinability and structural integrity, we used K-means clustering method as a unsupervised learning pattern recognition algorithm for obtained multivariate AE main data sets, such as AE counts, energy, amplitude, hits, risetime, duration, counts to peak and rms signals. Through the experimental results, the effectiveness of the proposed method is discussed.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.678-682
• /
• 1996

Acoustic emission(AE) is monitored during end milling with a sensor attached to the cutting fluid discharge nozzle. Cutting forces are also measured and compared with the AE signals to examine the reliability of the AE signals. It is demonstrated that the AE signals provide reliable informations about the cutting processes and tool states. Moreover, edge chipping and fracture of tools can be successfully detected using both the AE signals and cutting forces.

• 한국전기전자재료학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.218-222
• /
• 2007

In this study, Acoustic emission(AE) sensors were fabricated using lead-free piezoelectric ceramics for prohibiting environmental pollution. Structure of AE sensors were designed as Langvin type air backing form. Here, the piezoelectic element was used as PZT(EC-65)(AE1) and NKN(AE2), respectively. The measured resonant frequency, the maximum sensitivity frequency and sensitivity of AE sensors were as follows ; 143 kHz, 29.4 kHz and 69.3 dB in AE1 and 179 kHz, 29.4 kHz and 66.3dB in AE2, respectively.

• 터널과지하공간
• /
• 제18권1호
• /
• pp.1-9
• /
• 2008

미소파괴음(Acoustic Emission, AE)과 미소지진음(Microseismic event, MS event)은 응력의 재분배에 의한 균열이 생성될 때 나오는, 순간적인 에너지 방출에 의한 탄성파이다. AE/MS 이벤트는 일반적으로 대규모의 파괴에 앞서 그 발생이 현저해지는 경향이 있다. 이들은 계측영역의 주파수 대역에 따라 구분되며, MS이벤트에 비해 상대적으로 고주파의 AE 신호는 보다 미세한 파괴를 검출할 수 있다. 일반적으로 암반구조물은 파괴되기까지 작은 변형이 발생하여 종래에 사용되고 있는 변위계측으로는 그 전조현상을 포착하기 어렵기 때문에 국부적인 파괴나 갑작스러운 파괴에 대한 사전예측이 어려운 현실이다. 그러나 AE/MS 이벤트의 파형을 측정할 수 있는 경우 암반구조물의 파괴를 사전에 예측할 수 있으며, 초동이 명확한 경우 미세한 파괴위치지점과 함께 파괴메커니즘의 규명도 가능하다. 본 보고에서는 AE/MS 이벤트에 대한 기본이론과 함께 이들 활용한 계측기술 개발현황과 적용사례 등을 소개한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• 제36권2호
• /
• pp.258-266
• /
• 2012

음향방출(Acoustic Emission, AE) 시스템은 최근 조기 결함 검출 시스템 개발을 위해 적용되고 있으며, 그에 따르는 신호처리 기법에 대한 문제를 해결하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 신호처리 기법 중 포락처리(Envelope analysis)가 베어링 결함 분석에 사용되고, Wavelet Transform은 기어 등의 결함 분석에 용이한 것으로 알려져 있다. 하지만 여전히 AE 신호를 위한 신호처리 기법은 불확실하다. 따라서 본 논문에서는 AE 시스템을 적용한 조기 결함 검출 시스템 개발을 위한 사전 연구로, AE 신호를 분석하기 위한 신호처리 기법으로 Hilbert Transform(HT)과 Hilbert-Huang Transform(HHT)에 대해 비교 분석한다. AE 신호는 피로시험을 통해 취득되었으며, 취득된 AE 신호를 두 신호처리 기법을 적용하여 주파수 및 시간 신호에 대해 분석하였다. HT에 비해 HHT가 시간-주파수 영역에 대해 결과를 나타내기 때문에 좀 더 명확한 특징을 보이는 데에 반해 신호처리 시간 및 필터링에 대한 단점을 보이고 있음을 확인하였다.

• Composites Research
• /
• 제22권6호
• /
• pp.45-51
• /
• 2009

치아의 와동에 수복된 치과용 복합레진을 광(LED) 조사를 통해 경화 수축시키면서 음향방출(acoustic emission, AE)법을 이용하여 와동 벽면과 복합레진 사이의 계면상태를 실시간 해석하였다. 복합레진의 중합 수축에 의해 AE 신호들이 검출되었는데 계면 접착 상태가 나쁜 경우, 경화 수축률이 큰 초기 1분 동안 많은 AE 사상들이 관측되었으며, 이들 AE는 주파수범위가 주로 100-200kHz인 돌발형이었다. 인간치아 재질의 시편에서 발생된 AE 사상수는 스테인리스 스틸 시편보다 적었으나, PMMA 시편보다는 많았고 접착제의 도포 상태가 양호할수록 검출되는 AE 사상수는 적었다. AE 파라미터의 특성은 복합레진과 링재 사이의 접착부에서 발생하는 인장형 균열전파 및 복합레진의 수축에 따른 링재의 압축거동과 관련되었으며, 음향방출법이 치아 수복물의 접착성에 대한 비파괴 검사법으로써 유효함을 알았다.

• 대한기계학회논문집
• /
• 제10권6호
• /
• pp.906-915
• /
• 1986

본 논문에서는 에너지 법칙(energy principle)에 기초한 AE RMS값과 절삭 파 라미터들 사이의 해석적인 관계를 구하기 위하여 Lee와 Shaffer의 미끄름선장 영역을 변형되는 부피로 가정하여 이론적인 식을 제시하였으며 Al의 2차원 절삭시험을 통하여 이 관계가 절삭과정의 감시에 유용하리라는 것을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제18권5호
• /
• pp.1063-1085
• /
• 2016

Taking advantage of the high sensitivity and long-distance detection capability of acoustic emission (AE) technique, this paper focuses on the crack detection in rail head, which is one of the most vulnerable parts of rail track. The AE source location and noise cancellation were studied on the basis of practical rail profile, material and operational noise. In order to simulate the actual AE events of rail head cracks, field tests were carried out to acquire the AE waves induced by pencil lead break (PLB) and operational noise of the railway system. Wavelet transform (WT) was first utilized to investigate the time-frequency characteristics and dispersion phenomena of AE waves. Here, the optimal mother wavelet was selected by minimizing the Shannon entropy of wavelet coefficients. Regarding the obvious dispersion of AE waves propagating along the rail head and the high operational noise, the wavelet transform-based modal analysis location (WTMAL) method was then proposed to locate the AE sources (i.e. simulated cracks) respectively for the PLB-induced AE signals with and without operational noise. For those AE signals inundated with operational noise, the Hilbert transform (HT)-based noise cancellation method was employed to improve the signal-to-noise ratio (SNR). Finally, the experimental results demonstrated that the proposed crack detection strategy could locate PLB-simulated AE sources effectively in the rail head even at high operational noise level, highlighting its potential for field application.

• Composites Research
• /
• 제24권3호
• /
• pp.25-30
• /
• 2011

복합재료의 비파괴 검사 방법에 관한 연구는 복합재료의 신뢰성 및 안전성을 개선시키는데 매우 중요하다. AE기법은 소성변형, 섬유파손, 모재균열 또는 박리에 의해 생성되는 탄성파에서 감지되는 변형 에너지를 감지하여 결함을 평가하는 기법이다. 본 논문에서는 외부 수압을 받는 필라멘트 와인딩 복합재 원통과 샌드위치 원통의 수압시험이 수행되었고, PVDF센서로부터 측정된 AE 신호특성을 분석하였다. 또한, L-C 동조회로와 Band-pass filter 회로를 가진 AE 신호분석기를 설계, 제작 하였으며, 필라멘트 와인딩 원통과 샌드위치 원통에 대한 수압실험에서 제작된 AE 신호분석기의 균열 검출 능력을 평가하였다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제6권3호
• /
• pp.197-209
• /
• 2010

The structural state of a bridge is currently examined by visual inspection or by wired sensor techniques, which are relatively expensive, vulnerable to inclement conditions, and time consuming to undertake. In contrast, wireless sensor networks are easy to deploy and flexible in application so that the network can adjust to the individual structure. Different sensing techniques have been used with such networks, but the acoustic emission technique has rarely been utilized. With the use of acoustic emission (AE) techniques it is possible to detect internal structural damage, from cracks propagating during the routine use of a structure, e.g. breakage of prestressing wires. To date, AE data analysis techniques are not appropriate for the requirements of a wireless network due to the very exact time synchronization needed between multiple sensors, and power consumption issues. To unleash the power of the acoustic emission technique on large, extended structures, recording and local analysis techniques need better algorithms to handle and reduce the immense amount of data generated. Preliminary results from utilizing a new concept called Acoustic Emission Array Processing to locally reduce data to information are presented. Results show that the azimuthal location of a seismic source can be successfully identified, using an array of six to eight poor-quality AE sensors arranged in a circular array approximately 200 mm in diameter. AE beamforming only requires very fine time synchronization of the sensors within a single array, relative timing between sensors of $1{\mu}s$ can easily be performed by a single Mote servicing the array. The method concentrates the essence of six to eight extended waveforms into a single value to be sent through the wireless network, resulting in power savings by avoiding extended radio transmission.