음향방출기법은 구조물에 존재하는 손상 및 손상 메커니즘을 규명하는 가장 유효한 비파괴검사 수단으로 널리 이용되고 있다. 최근 이러한 재료 및 구조의 내부 손상의 실시간 모니터링이 가능한 기법을 활용하여 풍력 블레이드와 같은 대형 구조물의 건전성을 실시간으로 감시 가능하도록 하는 연구가 각광 받고 있다. 이 논문에서는 선행 연구를 통하여 개발된 신호 맵핑 기법을 사용하여 750 kW 블레이드에 외부 손상을 가정한 임의의 외부 충격을 가하여 위치 탐지 결과의 정확성을 확인하고, 100 kW 블레이드의 정하중 시험 시 발생하는 음향방출신호를 측정하여 손상이 발생된 것으로 의심되는 지역을 탐지하는 실험을 실시하였다. 실험 결과 발생된 모든 외부 충격신호에 대하여 낮은 오차범위를 가지는 결과를 보였으며, 정적하중실험동안 측정된 음향방출신호와 실제 손상 발생 위치의 비교를 통하여 새로운 신호 맵핑 기법으로 블레이드에서 발생되는 내부 손상을 매우 높은 정확도로 위치 표정이 가능함을 확인하였다.
In this paper experimental tests were performed to evaluate velocities of the acoustic waves through prestressed concrete beam and source locations using AE technique. Seven AE sensors are mounted on the surface of 5m length test beam with equal spacing and using Schmidt Hammer AE events are made 18 locations. The velocities of AE signals are evaluated using the time differences of arrival times and the distances between the AE source loactions and the AE sensor locations. In addition, using the Least Square Method, the AE source locations are re-evaluated reversely using both of the arrival times and the velocities of AE signals. Test results show the average velocity of the AE signals is about 4,000m/sec and the velocity decreased with the increase of the trevalling times due to the effect of attenuation. Based on the estimation of the source locations, it is observed that the accuracy of source location is increased when the velocity of each AE sensor used rather than the average velocity.
Based on the convolutional neural network (CNN), a novel technique is investigated for lost gamma source detection in a room. The CNN is trained with the result of a GEANT4 simulation containing a gamma source inside a meshed room. The dataset for the training process is the deposited energy in the meshes of different n-step paths. The neural network is optimized with parameters such as the number of input data and path length. Based on the proposed method, the place of the gamma source can be recognized with reasonable accuracy without human intervention. The results show that only by 5 measurements of the energy deposited in a 5-step path, (5 sequential points 50 cm apart within 1600 meshes), the gamma source location can be estimated with 94% accuracy. Also, the method is tested for the room geometry containing the interior walls. The results show 90% accuracy with the energy deposition measurement in the meshes of a 5-step path.
It is well recently recognized that quench is one of the serious problems for the integrity of superconducting magnets, which is mainly attribute to the rapid temperature rising in the magnet due to some extrinsic factors such as conductor motion, crack initiation etc. In order to apply acoustic emission(AE)echnique effectively to monitor and diagnose superconducting magnets, it is essential to identify the sources of acoustic emission. In this paper, an acoustic emission technique has been used to monitor and diagnose quenching phenomenon in racetrack shaped superconducting magnets at cryogenic environment of 4.2K. For these purposes special attention was paid to detect AE signals associated with the quench of superconducting magnets. The characteristics of AE parameters have been analyzed by correlating with quench number, winding tension of superconducting coil and charge rate by transport current. In addition, the source location of quench in superconducting magnet was also discussed on the basis of correlation between magnet voltage and AE energy.
Tensile residual stress happen by difference of coefficients of thermal expansion between fiber and matrix is one of the serious problems in metal matrix composite(MMC). In this study, TiNi alloy fiber was used to solve the problem of the tensile residual stress as the reinforced material. TiNi alloy fiber improves the tensile strength of composite by occurring compressive residual stress in matrix using shape memory effect of it. Pre-strain was added to generate compressive residual stress inside TiNi/A16061 shape memory alloy(SMA) composite. It was also evaluated the effect of compressive residual stress corresponding to pre-strains variation and volume fraction of TiNi alloy. AE technique was used to clarify the microscopic damage behavior at high temperature and the effect of pre-strain difference of TiNi/A16061 SMA composite. In addition, two dimensional AE source location technique was applied to inspect the crack initiation and propagation in composite.
In this paper, a fault location algorithm is presented, which uses novel signal processing techniques and takes a new paradigm to overcome some drawbacks of the conventional methods. This new method for fault location on electric power transmission lines uses only one-terminal fault signals. The main feature of the method is hat it uses the high frequency components in fault signal and considers the influence of the source network by using a traveling wave propagation characteristics. As a result, we can develop a high speed, good accuracy fault locator.
TiNi alloy fiber was used to solve the problem of the tensile residual stress as the reinforced material. TiNi alloy fiber improves the tensile strength of composite by occurring compressive residual stress in the matrix using shape memory effect. In order to generate compressive residual stress in TiNi/Al6061 shape memory alloy(SMA) composite, 1, 3 and 5% pre-strains were applied to the composite in advance. It was also evaluated the effect of compressive residual stress corresponding to the pre-strain variation and the volume fraction of TiNi alloy. AE technique was used to clarify the microscopic damage behavior at high temperature and the effect of pre-strain in TiNi/Al6061 SMA composite. The results of the microscopic damage evaluation of TiNi/Al6061 SMA composite under various pre-strain using AE technique can be divided into three stage corresponding to the AE signals. AE counts and events were useful parameters to evaluate the fracture mechanism according to the variation of pre-strain. In addition, two dimensional AE source location technique was applied for monitoring the crack initiation and propagation in composite.
Concrete micro-cracks that are grown while the structures are under construction or in service, propagate gradually or rapidly by external forces and environmental effects. As described above, almost concrete structures generally have cracks, so for the safety and durability of structures, studies to detect cracks using nondestructive tests have been treated in great deal. The purpose of this study is to evaluate characteristics of AE signals detected from notched concrete beams bending test with different loading using one of nondestructive test, Acoustic Emission (AE) method. Furthermore this study predicts the location of initial crack and measures direction of crack propagation for on-line monitoring before the crack really grows in structures by using two-dimensional AE source location based on rectangular method with three-point bending test. This will allow efficient maintenance of concrete structures through monitoring of internal cracking based on acoustic emission method.
Seismic reflection method is applied to detect shallow location of limestone in Chechon area. The data using hammer source is compared with that of weight drop. Small size hammer and weight-drop are used as energy source and 100Hz geophones are used for data aquisition. Data processing is conducted utilizing the available processing technique of "Geobit", which is seismic data processing software developed by KIGAM. The result of above data processing, the velocity of topsoil layer is 1,250m/sec. The velocity of this area is higher than other area because loading trucks pass this area and make this layer compact. And in limestone area, hammer is proposed to energy source instead of weight drop because the energy propagates the layer very well.
This paper presents an acoustic source localization technique on 2D cavity model in flow using a phased microphone array. Investigation was performed on cavity flows of open and closed types. The source distributions on 2D cavity flow were investigated in an anechoic open-jet wind tunnel. The array of microphones was placed outside the flow to measure the far field acoustic signals. The optimum sensor placement was decided by varying the relative location of the microphones to improve the spatial resolution. Pressure transducers were flush-mounted on the cavity surface to measure the near-filed pressures. It is shown that the propagated far field acoustic pressures are closely correlated to the near-field pressures and their spectral contents are affected by the cavity parameter L/D.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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