본 연구에서는 치아 시편에 AE 센서를 직접 부착하는 방법과 웨이브 가이드(waveguide)를 사용하는 방법을 이용하여 치아에 충전된 치과용 복합레진의 광중합 수축에 따른 AE 신호를 검출하여 해석하였다. PMMA, 스테인리스 스틸, 인간 치아 시편을 사용하여 AE hit와 AE 진폭(amplitude) 거동을 비교하였다. 웨이브 가이드를 사용한 경우 전파 중에 발생하는 반사파에 의한 파형의 변형으로 진폭 및 hit 수의 감소가 나타났으나, 시편의 재질에 따른 신호의 발생빈도와 1차 중심주파수의 대역은 웨이브 가이드 사용 여부에 따라 차이가 없었다.
In configuring an automated polishing system, a monitoring scheme to estimate the surface roughness is necessary. In this study, a precision polishing process, magnetic abrasive finishing (MAF), along with an in-process monitoring setup was investigated. A magnetic tooling is connected to a CNC machining to polish the surface of stavax(S136) die steel workpieces. During finishing experiments, both AE signals and force signals were sampled and analysed. The finishing results show that MAF has nano scale finishing capability (upto 8nm in surface roughness) and the sensor signals have strong correlations with the parameters such as gap between the tool and workpiece, feed rate and abrasive size. In addition, the signals were utilized as the input parameters of artificial neural networks to predict generated surface roughness. Among the three networks constructed -AE rms input, force input, AE+force input- the ANN with sensor fusion (AE+force) produced most stable results. From above, it has been shown that the proposed sensor fusion scheme is appropriate for the monitoring and prediction of the nano scale precision finishing process.
AE기법을 이용하여 PSC보부재에 대한 음파의 전파속도와 음원위치 산정방법의 타당성을 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 이를 위해 길이가 5m 인 PSC보 콘크리트 표면에 7개의 AE센서를 부착하였으며, 슈미트 햄머를 이용하여 콘크리트 표면에 인위적인 충격을 가하였다. 음파의 전파속도는 각각의 AE센서로부터 감지한 음파의 도달시간 차이와 음원과 센서와의 거리 차이를 이용하여 산정하였다. 또한 각 AE센서로부터 감지된 음파의 도달시간과 음파의 전파속도를 토대로 최소제곱법을 이용하여 역으로 음원 발생위치를 산정해 보았다. 실험결과 프리스트레스트콘크리트 매질에 대한 음파의 평균전파속도는 대략 4,000 m/sec 정도이며, 음원과 AE 센서 사이의 거리가 길어짐에 따라 음파의 감쇠현상에 의해 속도가 감소되었다. 최소제곱법을 이용한 음원위치 산정결과, 음파의 전파속도를 전체 AE센서의 평균전파속도를 이용하는 경우보다, 각 AE센서로 부터 산정된 음파의 전파속도를 이용하는 경우 오차가 감소되는 것을 확인하였다.
In order to detect the partial discharge with the metallic particle in GIS the AE(Acoustic Emission) sensor was designed and simulated by ANSYS 5.5 and manufactured as the coupled vibration mode. The measured resonant frequency and the maximum sensitivity frequency of three coupled AE sensors were as follows ; 147.88 kHz in 8.1mm $\Phi$$\times$8.1mm 128.82 kHz and 58.8 kHz in 9.5 mm$\Phi$$\times$9.5mm, 85.22 kHz and 32.6 kHz in 14.3 mm$\Phi$$\times$14.3 mm, resonant frequency of the AE sensor. The AE sensor of 9.5 mm$\Phi$$\times$9.5mm responded higher than the other coupled vibration mode AE sensor at the partial discharge detection in GIS.
Recently, machining process monitoring technique based on AE(acoustic emission) signal is used widely and becomes very important technique in machining process for improving the efficiency and the confidence of the systems. In this study, we fabricated a cheap acoustic emission sensor and monitoring system and estimated the properties of them through comparing with commercial AE sensor systems. In addition, we evaluated the performance of the fabricated sensor in polishing process. Futhermore, we are scheduled to develop the multi-point polishing process monitoring system through fabrication of the more AE sensors and complement of the monitoring system.
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.
Die polishing technology is very critical to determine quality and performance of the final products. Generally, the rotation-type tool is used most widely in the polishing process. However it is difficult to make the mirror surface, because the method using the rotation-type tool causes a lot of tiny scratch on the polished surface. This paper proposes a new method using the oscillation-type tool that reduces the scratch and improves the surface roughness. As result. the mirror surface was able to obtain by using the oscillation-type tool. AE is known to be closely related to material removal rate(MRR). As the surface is rougher, MRR gets larger and AE increase. The surface roughness can be indirectly estimated using the AE signal measured during automatic die polishing process. In this study. an AE sensor based monitoring system was developed to investigate the relation the level of AE RMS with the surface roughness during polishing process.
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.
섬유강화 복합재료가 항공기, 우주 구조물, 로봇 팔 등에 널리 사용됨에 따라 복합재료의 신뢰도와 안전성을 향상시키기 위하여 이에 대한 비파괴검사법은 매우 중요한 연구분야로 대두되고 있다. AE법은 복합재의 균열, 섬유 또는 수지재의 파손, 층간분리 등의 발생 및 성장과정에서 발생되는 탄성파로 인한 스트레인 에너지를 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 매트릭스형 피에조 센서를 사용하여 인장시험 하에서 발생되는 AE신호를 측정하고 분석하였다. 이를 위하여 AE신호의 전달거리를 제어할 수 있는 전용회로를 설계하고 제작하였다. 또한 64채널의 AE신호를 획득하기 위하여 발광다이오드를 사용한 광학 저장장치를 구성하였다. 실험결과, $8{\times}8$ 매트릭스형 피에조 센서를 이용하여 복합재료에서 발생되는 AE신호의 발생지점과 전파경로를 효과적으로 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 단일 센서와 시간역전 원리를 이용하여 간단한 판에서 충격 위치를 결정할 수 있는 탐상법을 다루었다. 수치적인 시뮬레이션과 실험을 통하여 시간역전에 의한 충격위치와 그 주변에서 신호의 집속효과를 관찰하고, 충격위치 결정에 영향을 미칠 수 있는 인자들(가진력의 크기, 신호의 기록시간)에 대해 살펴보았다. 이러한 결과를 기초로 두 가지 다른 충격위치에 대한 실험을 수행하고 그 결과를 가시화하였으며, 실제 충격위치를 정확하게 결정할 수 있음을 확인하였다. 여기서 제안한 방법의 특징은 단일센서를 사용하는 것과 시험체의 형상과 물성을 몰라도 된다는 점이다. 또한 판에서와 같이 분산성의 다중모드 파동이 발생하는 경우에도 특정 모드나 주파수에 의존할 필요가 없다. 따라서 기존의 충격위치 결정법에 비해 많은 장점을 지니고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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