From a manufacturing standpoint it would be desirable to monitor the degradation of drawing die, that is essential for the maintenance of die quality, the evaluation of product integrity and the reducing scrap. Acoustic emission is powerful method in monitoring fine wire drawing process, especially in detecting the die fracture at early stage. Experiments also suggested that acoustic emission sigals contained valuable information regarding the stage of a drawing process such as the surface appearance of products and the condition of lubrication. These informations are AE monitoring techniques a possible tool in monitoring the drawing process operation. In order to approach this, this paper discusses the nature of acoustic emission signal presented which illustrate the effects of wire and die material, lubricants, and drawing speed on the generation and the mean voltage level of acoustic emission signal. From these experimental, results, we understanded controlling factors of acoustic emission generation.
A laborer always watched a process of production carefully but defective manufactures were inspected after press process. These inspections made a waste of human power and defective manufactures could make a serious damage of press mold. Therefore, AE(Acoustic Emission) system was introduced to prevention of the damage of the press molds, to a real time detection of defective manufactures and to save human power. AE system was introduced to solve this problem which is a detecting defective manufacture on real time and to prevent the damage of the press mold. In this research we get acoustic emission signal in accordance with weight and processing method of press by using AE sensor, Preamplifier, AE board signal board which occurs press processing and it analyzed various signal through using CMD8 software on the time. From the result, we found that the intensity and shape of the signal were changed according to the weight and processing type of the press. By using this special algorithm, it can judge the acoustic signal which occurs from press on real time.
This paper is to investigate a crack for plasma sprayed MCrAlY coated material by acoustic emission method in 4-point bending test. The CoNiCrAlY is coated on Inconel-718 by vacuum plasma spray process. Micro-hardness measurement was conducted by means of Micro Vickers-hardness indentor. The porosity of coating layer was measured using a SEM and Image Analyzer. AE monitoring system is composed of PICO type sensor, a wide band preamplifier(40dB), a PC and AE DSP(16/32 PAC) board. The AE count, Hit and energy of coating specimens is measured according to coating thickness.
The compressor has one of important roles in refrigeration cycle and it determines refrigeration efficiency and quality This paper aims to monitor rotary compressors for room air conditioners by using Acoustic Emission(AE) technique. The reliability of rotary compressors has been evaluated through visual inspection on them after long term test. This paper describes methods for acquisition and processing AE raw signal to monitor the state of rotary compressor. A detecting method of abnormal compressor in real time is suggested and special-purpose monitoring system which can be applied to automatic manufacturing line is developed using one-chip microprocessor at low cost.
The research on the development of the fault monitoring system for the thermal reduction reactor has been performed preliminarily in order to support the successful operation of the thermal reduction reactor. The final task of the development of the fault monitoring system is to assure the integrity of the thermal$_3$ reduction reactor by the acoustic emission (AE) method. The objectives of this paper are to identify and characterize the fault-induced signals for the discrimination of the various AE signals acquired during the reactor operation. The AE data acquisition and analysis system was constructed and applied to the fault monitoring of the small- scale reduction reactor, Through the series of experiments, the various signals such as background noise, operating signals, and fault-induced signals were measured and their characteristics were identified, which will be used in the signal discrimination for further application to full-scale thermal reduction reactor.
Soltangharaei, V.;Hill, J.W.;Ai, Li;Anay, R.;Greer, B.;Bayat, Mahmoud;Ziehl, P.
Structural Engineering and Mechanics
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제75권6호
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pp.723-736
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2020
In this paper, acoustic emission (AE) and pattern recognition are utilized to identify the AE signal signatures caused by propagation of stress corrosion cracking (SCC) in a 304 stainless steel plate. The surface of the plate is under almost uniform tensile stress at a notch. A corrosive environment is provided by exposing the notch to a solution of 1% Potassium Tetrathionate by weight. The Global b-value indicated an occurrence of the first visible crack and damage stages during the SCC. Furthermore, a method based on linear regression has been developed for damage identification using AE data.
Combination of the parametric and the wavelet analyses of acoustic emission (AE) signals was applied to identify the failure modes in carbon fiber reinforced plastic (CFRP) composite laminates during tensile testing. AE signals detected by surface mounted lead-zirconate-titanate (PZT) and polyvinylidene fluoride (PVDF) sensors were analyzed by parametric analysis based on the time of occurrence which classifies AE signals corresponding to failure modes. The frequency band level-energy analysis can distinguish the dominant frequency band for each failure mode. It was observed that the same type of failure mechanism produced signals with different characteristics depending on the stacking sequences and the type of sensors. This indicates that the proposed method can identify the failure modes of the signals if the stacking sequences and the sensors used are known.
The compleete joining method for dissimilar hot die punch materials and its real-time evaluation method are not available at present. Brazing method has been used for joining them, but it is known that the welded joint by the brazing has the lower bonding efficiency and reliability than the diffusion welding. The friction wleding with a diffusion mechanism in bonding was applied in this study. So, this work was carried out to determine the optimal friction welding conditions and to analyze mechanical properties of friction welded joints of hot die punch materials (STD61 for the blade part of hot die punch) to alloy steel (SCM440 for the shank park of hot die punch) such as plunger. In addition, acoustic emission test was carried out during friction welding to evaluate the weld quality.
Acoustic Emission technique is widely applied to develop the early fault detection system, and the problem about a signal processing method for AE signal is mainly focused on. In the signal processing method, envelope analysis is a useful method to evaluate the bearing problems and Wavelet transform is a powerful method to detect faults occurred on rotating machinery. However, exact method for AE signal is not developed yet. Therefore, in this paper two methods which are Hilbert transform and DET for feature extraction. In addition, we evaluate the classification performance with varying the parameter from 2 to 15 for feature selection DET, 0.01 to 1.0 for the RBF kernel function of SVR, and the proposed algorithm achieved 94% classification accuracy with the parameter of the RBF 0.08, 12 feature selection.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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