음향방출기법은 대형 구조물의 구조건전성감시(SHM)를 위한 매우 효율적인 방법이지만, 롤러코스터 지지구조물처럼 승용물의 운행으로 인한 매우 큰 잡음이 일상적으로 존재하는 경우에는 균열 진전 신호만을 분류하여 실시간 감시를 수행하기가 쉽지 않다. 이와 같은 문제의 해결을 위해 본 연구에서는 실시간으로 음원의 분류가 가능한 파형 파라미터 필터링 기법을 제안하였다. 파형 파라미터 필터링 기법은 음향방출 신호의 파형 파라미터를 이용하여 음향방출 히트를 사전에 필터링함으로써 실시간으로 감시하고자 하는 대상 음원만을 분류해내는데 매우 유리한 점이 있다. 다양한 음원에 대해 음향방출 파형 파라미터를 측정 및 분석하여 제안한 기법의 타당성을 살펴보았다. 또한 파형 파라미터 필터가 내장된 음향 방출 시스템을 구축하고 이를 실제 롤러코스터 지지구조물에 적용하여 실시간 균열진전 감시를 위한 가능성을 타진하였다.
This study were looks at the effect of the initial cut length or stress concentration level, on the wave forms produced by crack propagation. The signals were collected, then classified visually for each type of sample. They were put into three classes according to their shapes in the time and frequency domain. Each class should domain signals which could be correlated to a certain micro-failure mechanism that occurs during the fatigue process. Classes of these signals compared, with each sample. To see if there were any classes common to the three samples. The fatigue test attempted to determine if the initial cut length has any influence on the type of signals.
본 연구는 편측 노치가 삽입된 A16061-T6 알루미늄 합금 평판 시편에 대해 유리섬유강화플라스틱(GFRP) 복합재 패치의 적층수를 변수로 하여 보수히고, 인장 하중에 따른 시편의 손상 과정을 음향방출법(acoustic emission, AE)으로 실시간 분석하였다. AE 에너지 발생률(AE energy rate), hit 발생률(hit rate), AE 진폭(AE amplitude) 거통과 파형 및 1차 중심주파수(1st peak frequency)의 대역을 조사하여, 시편 파괴시 알루미늄 크랙(Al cracking), 섬유 파단(fiber breakage), 수지 균열(resin cracking), 층간 분리(delamination)로 분류하였다. 시편의 변위를 음향방출 특성에 따라 구간(region) I, II, III으로 나눌 수 있었으며, 패치 자체가 실제 파괴되는 구간인 구간 II를 세부적으로 분석하여 패치의 적층수에 따른 AE 특성 차이를 구하였다.
Recently, the wide range of the composite materials is used for the making airplanes, trains and automobiles body for the lightweight. Despite having complex structures, composite materials usually have well defined mechanical characteristics. However, composite materials are difficult to understand the fracture mechanism clearly by simple mechanical test. Nondestructive evaluation (NDE) combined with mechanical testing can play a more important role and especially Acoustic Emission Testing (AET) would become known to be a useful tool to assess damage and fracture behavior of composites. In this study The experiment was performed to acquire the acoustic emission signal during tensile test using unidirectional CFRP specimen and the data was analyzed the acoustic emission parameters with the waveform.
Recently, aerospace structures have lightweight trend in order to reduce the cost of fuel and system, Carbon Fiber Reinforced Plastic (CFRP) can give the ability to reduce weight at 20~50% as the substitution of metal alloy, and there are advantages such as high Non-rigid, specific strength and anti-corrosion, but it is difficult to prove its destruction properties due to heterogeneous structure and anisotropy. In this study we designed specimen, inducing distinguishing destructions of material (for example, matrix crack, fiber breakage, and delamination) by using the Carbon Fiber Reinforced Plastic (CFRP) which is used in a real aircraft, to apply acoustic emission technique to aerospace structures. And we gained data via tensile testing and acoustic emission technique, from which each fault signal was classified respectively by using AE parameters and waveform.
최근 기후 변화가 심각해짐에 따라 수소 에너지에 대한 관심이 집중되고 있으며 이를 안전하게 운송/보관할 수 있는 용기에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 고압 가스를 저장하는 TypeIII 용기의 노후화 및 안전과 관련되어 결함을 인지하는 연구가 활발하다. 그러나 이 용기의 외각층을 이루는 CFRP 소재는 탄소 섬유와 에폭시가 복잡한 구조로 구성되어 결함별 탐지가 매우 어렵다. 본 논문에서는 음향방출시험과 딥러닝을 활용하여 CFRP 결함 데이터셋을 구축하고 이를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 특히 CFRP 시편을 직접 제작하여 AE 센서를 부착하고 파괴하여 파형 데이터를 수집하였다. 이후 표현 학습을 통해 데이터의 특징을 압축/추출하고 유사도를 비교해 결함별 데이터를 판별하는 알고리즘을 개발하였다. 구축된 데이터셋의 실루엣 계수는 0.86으로 높은 군집도를 보였다. 마지막으로 구축된 데이터셋을 실시간으로 분류할 수 있는 1D-CNN 딥러닝 모델을 개발하였으며 99.33%의 높은 분류 정확도를 보였다.
열피로균열은 원자력발전소의 운영 과정에서 구조물의 수명을 결정짓는 문제로 정량적인 탐지가 어렵다. 현재 산업현장에서 구조물에 대한 건전성을 정량적으로 평가하기 위해서 radiographic탐상 및 초음파탐상, eddy current 등 다양한 종류의 비파괴검사 기술이 사용되고 있지만, 위에 열거한 비파괴탐상법의 경우 균열이 일정부분 진행된 이후에나 검출이 가능하다는 제한 사항이 있다. 이러한 이유로 구조물에 대한 연속적인 모니터링이 가능한 장점을 가진 음향방출탐상법(acoustic emission testing)이 대안적인 검사방법으로 제시되고 있다. 일반적으로 구조물이나 장비의 건전성에 영향을 미치는 모든 요인들이 음향방출 신호의 발생을 일으키기 때문에, 음향방출을 이용한 결함 탐상시 함께 발생하는 노이즈를 구분하는 일은 음향방출을 연구하는 대부분의 연구원의 주요 업무중 하나라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 열피로 사이클 조건에서의 배관에 대한 음향방출 신호를 수집하여 유효한 균열 신호를 노이즈로부터 구분하고자 하는 목적으로 진행되었다. 그 방법으로 유사한 조건에서 실시한 결과를 이용하여 노이즈 필터링 조건을 설정하였으며, 균열의 신호를 찾아내기 위한 방법으로 음향파형(waveform) 구분법을 제시하였다. 이 실험에서 도출된 결과는 구조물의 결함을 탐지하는 실시간 연속적 모니터링 기술 개발에 대한 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Thermal spray coating is formed by a process in which melted particles flying with high speed towards substrate, then crash and spread on the substrate surface cooled and solidified in a very short time, Stacking of the particles makes coating. In this study, the exfoliation of $Al_2$O$_3$ and Ni-4.5wt.%Al thermally sprayed coating which were deposited by an atmospheric plasma spray apparatus are investigated using an AE method. A tensile test is conducted on notch specimens in a stress range below the elastic limit of substrate. The wave forms of AE generated from the three coating specimens can be classified by FFT analysis into two types which low frequency(type I waveform is considered to corresponds exfoliation of coating layers and type II waveform corresponds the plastic deformation of notch tip or the resultant fracture of coating. The fracture of the coating layers can estimate by AE event and amplitude, because AE features increase when the deformation generates.
복합재료-금속 접착접합부가 사용 중 반복 하중을 받을 때 발생하는 피로 손상도를 음향초음파(acousto-ultrasonics; AU)법과 음향방출(acoustic emission; AE)법을 이용하여 평가하였다. 피로시험에는 단일겹치기(single-lap) 시험편을 사용하였으며, AU법을 통해 취득한 신호로부터 음향초음파변수(acousto-ultrasonic parameters; AUP)와 피로손상과의 상관관계 곡선을 얻고, AE법에서는 누적 AE events를 통한 피로손상과의 상관관계 곡선을 얻어, AU법과 AE법의 결과를 비교하였다. 이 곡선들은 피로손상에 의한 고분자기지 복합재료의 강성 저하$(E/E_0)$를 나타내는 곡선과 매우 유사하며, 이를 바탕으로 피로 손상도의 예측과 잔여 수명의 예측이 가능하다. 또한 피로 하중의 초기 단계와 피로손상의 누적에 의해 급격한 변화가 나타나는 단계의 파형 주파수 성분을 비교하여, 피로 파괴의 마지막 단계에서 나타나는 신호 중에는 본격적인 피로손상에 의해 발생하는 AE 신호 성분이 포함되어 있음을 확인할 수 있었다.
This study is to look at the effect for deformation of Polyethylene, on the wave forms produced by tensile test. Signals collected were then classified visually into three types according to their shapes in the time and frequency domain. Each type should contain signals which could be correlated to a certain micro failure mechanism that occurs during the tensile process. The result showed that the acoustic emission method could be effectively used for analysis of fracture mechanism in Polyethylene structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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