지능재료는 안경테, 치아 교정과 같은 의료용 재료, 각종 센서 및 밸브 등의 광범위한 분야에서 적용되고 있다. 이와 같은 지적재료의 형상기억효과를 이용한 지적복합재료는 항공기의 부품, 산업구조물 및 항공산업에서도 그들 시스템의 모니터링을 위하여 사용되어 질 수 있다. 그러나 지능복합재료의 형상기억효과에 대한 분석과 시뮬레이션은 대단히 어렵다. 본 연구에서는 유한요소법을 이용하여 기지재와 하나의 강화섬유에 대한 2차원의 축 대칭 모델에 대하여 분석하였다. 상온(293K)과 고온(363K)에서 각각 해석되었으며 해석결과와 실험결과와의 강도 값을 비교 검토하였다. 더불어 음향방출 기법을 이용하여 지능복합재료(TiNi/A16061)의 예변형률과 고온에서의 미시적 손상거동을 평가하였다.
Renewable energy sources such as wind energy is copiously available without any limitation. Wind turbines are used to tap the potential of wind energy which is available in millions of megawatt. Reliability of wind turbine is critical to extract this maximum amount of energy from the wind. We reviewed different techniques, methodologies, and algorithms developed to monitor the performance of wind turbine as well as for an early fault detection to keep away the wind turbines from catastrophic conditions due to sudden breakdowns. To keep the wind turbine in operation, implementation of Condition Monitoring System (CMS) is paramount, and for this purpose ample knowledge of these types of system is mandatory. So, an attempt has been made in this direction to review maximum approaches related to CMS in this piece of writing.
A hot press method was used to create the optimal fabrication condition for a Shape Memory Alloy(SMA) composite. The bonding strength between the matrix and the reinforcement within the SMA composite by the hot press method was more increased by cold rolling. In this study, the objective was to develop an on-line monitoring system in order to prevent the crack initiation and propagation by shape memory effect in SMA composite. Shape memory effect was used to prevent the SMA composite from crack propagation. For this system an optimal AE parameter should be determined according to the degree of damage and crack initiation. When the SMA composite was heated by the plate heater attached at the composite, the propagating cracks could be controlled by the compressive force of SMA.
This study aims to obtain machining characteristics during AFM (Atomic force Microscope) machining of silicon wafers and to monitor the machining states using acoustic emission. As in micro scale machining, two distinct regimes of deformation, i. e. ploughing regime and cutting regime were observed. First, the transition between the two regimes are investigated by analyzing the "pile-up" during machining. As far as in process monitoring is concerned, in the ploughing repime, no chips have been formed and related AE RMS values are relatively low, In the mean time, in the cutting regime, the RMS values are significantly higher than the ploughing regime, with apparent chip formation. From the results, we found out that the proposed scheme can be used for the monitoring of nanomachining, especially for the characterization of nanocutting mode transition.
This paper studied the PVDF(polyvinylidene fluoride) and Acoustic Emission sensors characteristics of the laminated composite panels under the low velocity impact. The various impact test by changing impact height is performed on the instrumented drop weight impact tester. The STFT(short time Fourier transform) and WT(wavelet transform) are used to decompose the each sensor signals. A ultrasonic C-scan and digital scope are used to define damaged area in each case. The test result indicated that the individual sensor signals involve the damage initiation and development.
This paper describes evaluation and monitoring methods of machining characteristics for developed micro grooving machine. Experiments were conducted under various process conditions such as spindle revolution speed, feed rates and depth of groove V and U shape of blade and STD11 were used in this experiment. The status of grooving was evaluated through analysis of the Acoustic emission (AE) signal resulted in each process condition. Based on the analysis, this paper examined the possibility of monitoring adapting fuzzy logic. In conclusion, this paper presented the possibility of monitoring in process adapting AE technology and appropriate micro grooving condition.
In terms of productivity, the speed of machining process has been increasing in most of engineering part. But the tapping process does not reach at enough level compared with other machining processes because of its complicate cutting mechanism. In the high speed tapping process, the one of important elements is tool monitoring system to prevent tool breakage. This paper describes tool monitoring system by acoustic emission(AE) in the tapping process. We used 2 types of AE sensors in this test. The one is commercial sensor which is used in other machining monitoring system like polishing and the other is a self-fabricated sensor for this test. In this test we purpose to find out the frequency of AE signal in tapping process and verify the possibility of applying AE sensor in in-process tapping monitoring system. Also grasp of characteristic of tapping process by AE signal is handled.
A monitoring system for magnetic abrasive polishing process is necessary to ensure the polishing products the high quality and integrity. Acoustic emission (AE) signal is known to reflect the material removal phenomena in other machining processes. In a case of the magnetic abrasive polishing of non-magnetic materials, application of AE method is very difficult because of lower machining force on the surface of workpiece and the level of AE signal is extremely lower. In this study, AE sensor-based monitoring system is applied to the magnetic abrasive polishing. The relation between the level of the AE RMS and the surface roughness during the magnetic abrasive polishing of magnesium alloy steel is investigated.
The magnetic abrasive polishing (MAP), for online monitoring with AE sensor attachment, was performed in this study. To predict the surface roughness after the magnetic abrasive polishing of NAK80, the signal data acquired from the AE sensor were analyzed. A dimensionless coefficient, which consisted of average of AErms and standard deviation of AE signal, was defined as a characteristic of the MAP and a prediction model was obtained using least square method. A neural network, which had multiple input parameters from AE signals and polishing conditions, was applied for predicting the surface roughness. As a result of this study, it was seen that there was very close correlation between the AE signal and the surface roughness in the MAP. And then on-line prediction of the surface roughness after the MAP of the NAK80 was possible by the developed prediction model.
In recent years, CFRP composite materials have been increasingly used in various fields of engineering because of a high specific strength and stiffness properties. Drilling is one of the most impo rtant cutting processes that are generally carried out on CFRP materials owing to the need for the structural integration. However, delamination are often occurred as one of the drilling damages. Therefore, there are needs studying for the relationships between CFRP drilling and delamination in order to avoid low strength of the structures and inaccuracies of the integration. In this study, AE signals and thrust forces were used for the evaluations of the delamination from a drilling process in [0/900]s CFRP materials. And the drilling damage processes were observed and measured by a real time monitoring technique with a video camera. From the results, we found that the relationships between the delamination from drilling and AE characteristics and drill thrust forces for [0/900]s CFRP composites. Also, we proposed the monitoring method for a visual analysis of drilling damages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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