This paper analyzes the behaviors of the membrane under drop impact loadings using the acoustic emission technique. The analysis is useful for evaluating the strength of the membrane as well as for studying its damping characterisics due to the corrugation and the ring knot. The membrane for LNG storage tank is basically composed linear and circular elements. Two membrane specimens have approximately same drop impact mass and same drop speed. Locan 320 system with piezoelectric sensor is used in the experimental measurement. Experimental results for the membranes indicated that AE siganls having higher energies were generated with increasing drop impact loadings. It was confirmed that the ring knot. membrane has high absorption of drop impact loadings in comparison with the flat membrane. These results are very important to reliable design and to improve the safey of the membrane components.
Recently, GIS(Gas Insulated Switchgear) has been recognizing of importance on development of diagnosis technique which is happened problem on confidence for a long time use. Therefore, the measurement and analysis of PD with prior phenomenon of insulation breakdown is used many method of diagnosis for GIS. In this paper, we simulate trouble condition in DS and analysis trouble signal to use electrical and mechanical methods, interpretation of detected signal has analysed with to use ø-q-n pattern and neural network. For this analysis, we have used the induction and AE(acoustic emission) sensors. For the simulation experiment, we make DS for 170 KV GIS and analyze the classification and characteristics of detected signals with the application of neural network algorithm.
연삭가공은 나노스케일(Nano-scale)의 미소한 입자 절삭날을 이용한 가공으로, 공작물의 표면을 경면(Mirror surface)으로 가공할 수 있어 제품의 최종 마무리공정으로 사용되어 왔다. 그러나 연삭공정에 있어서는 공구(연삭숫돌)의 수명이 다하거나 가공계(Machining system)가 불안정해지면 채터진동과 연삭버닝 등의 현상이 발생하여 가공물의 표면품위를 저하시키는 요인으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구는 원통플른지 연삭공정을 대상으로 공작물에서 발생하는 음향방출 신호와 연삭기 주축 모터의 동력 신호를 연삭가공 중에 검출하고, 이를 신경회로망에 적용하여 연삭가공 상태를 진단하는 시스템을 구축하고, 그 성능을 평가하였다.
가공 프로세스의 감시에 대한 많은 연구는 주로 과부하, 공구파손, 공구마멸, 채터링, 충돌 승을 대상으로 한 것으로, AE(Acoustic Emission), 모터전류, 절삭력, 진동, 절삭온 도 등의 신호를 감지한 뒤 이들 신호에 각종 신호 처리를 행하여 가공 상태에 대한 정보를 추출하고, 그것에 근거한 감시를 하고 있다. 작업중 감시연구에서 주로 제기 되는 문제는 공구교환이나 공작물 교환에 무관하게 또 작업에 지장을 주지 않으면서 이들 신호를 감지해야 하는 점과 감시처리의 신뢰성을 높여야 하는 점이다. 본 연구에서는 NC프로그램으로 부터 얻은 예측정보를 이용해서 선삭가공에서 감시 시스템의 성능향상을 시도 하였다. 예측정보는 감시코드의 형태로 각 NC블럭에 추가하여 실시간 감시에서 작업의 상태를 인식할 때 참고 정보로 활용하기 때문에 감시에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 감시신호로는 이송축 직류 서보 모터의 전류를 사용하였다. 전체적인 감시 시스템의 프로그래밍 언어로는 C 를 사용하여, 실시간 감시처리를 가능하게 하였다.
We studied on the nondestructive evaluation of the elastic wave signal of SiC ceramics and SiC/SiC composite ceramics under monotonic tensile loading. The elastic wave signal of cross and unidirectional SiC/SiC composite ceramics were obtained by pencil lead method and bending test. It was applied for the time-frequency method which used by the discrete wavelet analysis algorithm. The time-frequency analysis provides time variation of each frequency component involved in a waveform, which makes it possible to evaluate the contribution of SiC fiber frequency. The results were compared with the characteristic of frequency group from SiC slurry and fiber. Based on the results, if it is possible to shift up and design as a higher frequency group, we will can make the superior material better than those of exiting SiC/SiC composites.
복합재 연소관의 구조적 건전성 평가 방법을 개발하기 위하여 표준 평가용 시편의 수압 시험 중, 연소관으로부터 방출되는 음향방출(acoustic emission: AE) 신호를 측정 장비를 이용하여 신호 처리함으로써 시편이 파괴되기 전, 대략적인 시편의 파열 위치 및 일정 압력 유지상태에서 hit rate 양상에 의한 건전성 평가 방법을 제시하였다. 데이터의 분석 기법 향상을 위하여 음향방출 데이터를 시간 및 센서별로 분류하는 프로그램을 개발하였다. 수압 시험을 낮은 압력 단계부터 높은 압력 단계까지 일정 압력 유지 상태(load-hold)에서 발생한 hit 수와 1분간 유지한 후 발생되는 hit rate(hit/sec)의 값의 크고 작음이 복합재 압력 용기의 결함수의 증감으로 나타났으며, 이로부터 복합재 압력 용기의 파열 압력과의 상관관계 및 건전성을 예측할 수 있었다. 복합재 압력 용기의 파열 위치는 energy rate(energy/sec) 측정값을 분석하여 예측하였으며, 파열 압력의 30∼50%에서 가능하였다.
본 연구는 실리카흄을 혼화재료로 사용하여 1200kg/$ extrm{cm}^2$정도의 초고강도 콘크리트를 제조하였으며 이에 대한 재료특성을 실험 및 보부재의 휨거동을 실험을 실시 비교 분석하였다. 재료특성 실험으로는 기본적인 강도 시험, 파괴음 측정에 의한 AE실험 그리고 수은압입법에 의한 세공실험을 실시하였다. 초고강도 콘크리트의 재료특성치는 ACI 363의 고강도 콘크리트 재료특성 결가보다 크게 나타났으며 압축강도와 미세공극량은 선형적으로 비례하였다. 보부재의 휨특성을 파악하기 위해 인장철근비 변화, 전단보강근의 유무 및 철근 표면형상의 변화 등을 실험인자로 하였으며 각각의 현상을 비교분석함으로써 균열성상에 따른 하중-변위 관계, 중립축 이동에 따른 부재거동 및 응력블록의 변화에 관하여 비교 고찰하였다. 초고강도 콘크리트 사용한 보부재의 경우 중립축 상승으로 단면의 압축영역은 매우 작아져 급격히 압축파괴되는 경향을 보였으며 응력블록 형태는 삼각형의 분포를 보였다.
Treeing due to partial discharge(PD) is one of the main causes of breakdown of the insulating materials and reduction of tile insulation life. Therefore the necessity for establishing a method to diagnose the aging of insulation materials and to predict the breakdown of insulation has become important. From this viewpoint, our studies diagnose insulation degradation using the method of computer sensing system, which has the advantages of PD and acoustic emission(AE) sensing system. To use advantages of these two methods can be used effectively to search for treeing location and PD in some materials. In analysis method of degradation. using statically operator such as the center of gravity (G). the gradient of the discharge distribution(C), we have analyzed far tole prediction of life which we can be obtained the time, occurred of many pulse of small discharge amplitude.
CFRP plates has been established as an effective method for rehabilitation and strengthening of concrete structures. The CFRP reinforcements are bonded to beams and slabs using structural adhesives. Adhesive strength can be affected by environmental exposure. During freezing-and-thawing cycling, temperature-induced stresses in the adhesive layer, due to differential thermal expansion between the CFRP and the substrate concrete, may lead to bond damage and contribute to or cause premature CFRP composite separation. This paper presents the results of experimental program undertaken to investigate the effects of freeze-thaw cycling (from -18 to $4^{\circ}C$) on the behavior and failure characteristics of RC beams strengthened in shear with CFRP plate using acoustic emission (AE) technique.
The use of ultrasound is proposed as the most economic and practical nondestructive test method for the detectin of electrical degradation in insulating materials. This paper has studied identification and characterization of partial discharge signals according to defects in GIS using AE(acoustic emission)sensor. Analysis of PD signals use $\psi-v-n$, skewness and kurtosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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