본 논문에서 Processing 언어를 이용하여 아두이노 기반의 컴퓨터와의 통신을 이용하여 소리를 내는 전자드럼을 설계 하였다. 먼저 피에조 센서를 이용해서 드럼패드를 구현한다. 이때 드럼패드는 센서가 파손되지 않도록 충격을 완화시킬 수 있는 구조로 제작하였다. 이 패드를 아두이노와 연결하여 센서가 충격을 받으면 감지한 신호를 아두이노로 보낸다. 그러면 신호를 받은 아두이노는 컴퓨터에 신호를 전송하고 신호를 받은 컴퓨터는 저장되어 있는 드럼소리를 출력한다. 이러한 구조를 통해서 마이크로 컨트롤러와 컴퓨터의 통신 기술을 이용한 많은 응용 가능한 부분이 있을 것으로 사료된다.
저속충격에 의한 복합재의 파손 모드를 규명하기 위하여 PVDF 센서를 이용한 신호취득 방법과 측정된 PVDF 센서 신호를 시간-주파수 분석법 (time-frequency analysis)인 국소 퓨 리에 변환 및 웨이블렛 변환을 적용하여 분석할 수 있는 실험적 전차에 대하여 고찰하였다. 고분자 암전센서를 이용하여 저속충격시 발생할 수 있는 여러 충격손상 형태 모재균열, 층간분리, 섬유파단에 의한 응력파 측정 가능성을 고찰하기 위하여 일련의 저속충격 시험을 수행하였다. 충격 시험 후, 저속 충격을 받은 적층판에 대하여 C-scan 과 단면 검사를 통하여 센서 신호, 손상 모드 및 크기에 대한 상관관계를 고찰하였다. 센서신호의 취득과 신호분석을 통하여 저속충격의 발생/진행과정을 알 수 있는 많은 중요한 정보가 PVDF 센서신호에도 내재되어 있음을 알 수 있으며 PVDF 센서 신호를 주의 깊게 분석함으로써 저속 충격에 의한 복합재료의 손상 모드 규명이 가능하며 저속충격 위협에 대한 복합재 구조물의 건전성 모니터링에 활용할 수 있는 가능성을 제시하였다.
생산시스템의 요소기술은 단계별로 설계, 가공, 검사에 관한것이 있으며 FMS, CIM과같은 생산시스템에서는 통가공 Cell의 효율을 극대화시키기 위한 기술로 지능화한 지능화기술은 전문가시스템(Expert System), 퍼지 이론 (Fuzzy logic)및 신경회로망(Neural Network)의 도입에 의해 활발히 이루어지고있다. 시스템의 지능화 를 위해서 가장 근간이 되는 기술은 그림 1.에 나타낸 바와 같이 지식(Knowledge) 기술과 센서(Sensor) 응용 기술이 며, 현재의 가공상태에 대한 정보는 전적으로 센서를 통해 얻어지며 상태판단은 축적된 지식을 바탕으 로 행해진다. 센서를 통해 얻어진 외부정보를 외부정보를 처리하는 인식(Recognition)이란 대상물의 존재를 아는 인지(Cognition)의 과정에서 한걸음 더 나아가 구체적인의미나 정보내용을 판정하는 것을 의미한다. 당 연구실에서는 이러한 기법들을 이용한 지능화된 공구마모/파손 감지에대한 연구를 수행중이다. 1차적으로 머시님센타의 엔드밀공정을 중심으로한 연구가 진행중이며 본 논문에서는 현재 연구실 차원에서 사용되고 있는 고가의 센서를 대체 할 수 있는 저가의 신뢰성 있는 센서의 이용에 촛점을 맞추어 패턴인식을 위한 절삭신호특성 분석 및 패턴 특성에대한 연구 결과를 소개하고자 한다.
현재 가장 많이 사용되고 있는 스프링식 안전밸브는 스프링과 설정치 드리프트, 누설 취약성, 채터링에 의한 시트 파손등의 문제점을 지니고 있다. 안전밸브 디스크에서 발생하는 유체 누설은 안전밸브 설정압력 개방에 영향을 주며, 시트(Seat)면의 이물질 삽입, 균열 및 유체에 의한 침식(Erosion) 등에 의해 밸브 핵심 부품이 쉽게 손상되어 기기 성능 저하를 초래하게 된다. 따라서 유체 누설을 조기에 탐지하고 정량화하여 해당 기기의 상태정보 제공을 통한 누설 감지 기법 연구가 요구된다. 원자력 발전소의 경우 밸브에서 유체가 누설되면 밸브의 오작동 및 운전 안정성 저해 요인이 된다. 따라서 본 연구에서는 음향방출법을 이용하여 안전밸브의 유체 누설을 평가하고, 안전밸브의 음향신호 측정 위치 선정 및 누설량에 따른 음향신호를 분석하고자 한다.
The wavelet transform is a popular tool fer studying intermittent and localized phenomena in signals. In this study the wavelet transform of cutting force signals was conducted for the detection of a tool failure in turning process. We used the Daubechies wavelet analyzing function to detect a sudden change in cutting signal level. A preliminary stepped workpiece which had intentionally a hard condition was cut by the inserted cermet tool and a tool dynamometer obtained cutting force signals. From the results of the wavelet transform, the obtained signals were divided into approximation terms and detailed terms. At tool failure, the approximation signals were suddenly increased and the detailed signals were extremely oscillated just before tool failure.
Ultraprecision machining and MEMS technology have been taken more and more important position in machining of microparts. Micro endmilling is one of the prominent technology that has wide spectrum of application field ranging from macro parts to micro products. Also, the method of micro-grooving using micro endmilling is used widely owing to many merit, but has problems of precision and quality of products due to tool wear and tool fracture. This investigation deals with state monitoring using acoustic emission(AE) signal in the micro-grooving. Characteristic evaluation of AE raw signal, AE hit and frequency analysis for state monitoring is also presented in the paper.
베어링은 각종 설비에서 활용하는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산웨이블릿변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 네트워크를 제안한다.
교통 신호 위반 사고는 운전자의 주장이 서로 상반되면 원인 규명이 어렵다. 본 연구에서는 사례를 중심으로 교통 사고 분석을 위해 사용하는 차량 충돌 해석 시뮬레이션 프로그램인 PC-CRASH을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통하여 교차로에서 신호 위반 차량을 규명하는 과정을 제시하였다. 첫째, 신호 위반의 원인 규명이 분명하지 않은 운전자나 목격자의 진술을 배제한다. 둘째, 사고 차량의 최종 자세, 최종위치, 파손 부위, 조향 여부, 제동 여부, 노면 흔적을 수집하고, 정지선으로부터 충돌지점까지 조사한다. 셋째, 사고 차량의 충돌 상황과 최종 정지 자세에 부합될 때까지 시뮬레이션 자료를 수정 입력한다. 넷째, 시뮬레이션 결과가 충돌 상황과 부합되면 운전자의 진술과 부합되는지 교차 검증하여 사실 규명을 입증한다. 본 연구의 시뮬레이션의 결과는 교차로 내 좌회전 신호에 렉서스는 약 55 km/h로 진입하였고 소나타는 교차로의 차량 직진 신호를 보고 72km/h로 교차로에 진입하여 렉서스와 충돌하였다. 그러므로 소나타의 신호위반으로 규명되고 소나타 운전자, 목격자, 경찰의 주장은 모순이다.
An on-line monitoring system of endmill failure such as weal, chipping, and fracture is developed using AE, cutting force Characteristic variations of AE and cutting force signals due to endmill failure are identified as follows. When endmill fracture occurs, AE count rate shows a rapid Increase in conjunction with a subsequent decrease while a standard deviation of the principal cutting force Increases significantly. The increase of AE count rate precedes the Increase of standard deviation of principal cutting force. Chipping results in relatively small increase and decrease of AE count rate without any significant variation of the cutting force Gradual increase of AE count rate and mean principal cutting force are Identified to be related with the wear of cutter. A cutter fracture detection algorithm is developed based on the present results. The signals me normalized to enhance the applicability of the algorithm to Wide those of fresh cutters, and qualitative characteristics of AE signals encountered at the moment of fracture are employed. It is demonstrated that the algorithm can detect the cutter fracture successfully.
SiC가 강화된 금속복합재료는 기존의 금속재료에 비하여 비탄성계수와 비강도가 높기 때문에 자동차 및 항공산업에 많은 응용이 기대되고 있다. 금속복합재료의 파손기구는 적용된 하중에 의한 미시적 손상의 축적에 의해 많은 영향을 받기 때문에 금속복합재료의 광범위한 응용을 위해서는 금속복합재료가 반복 하중을 받을 때 미시적 파손기구를 이해하는 것이 대단히 중요하다. 따라서 본 연구에서는 SiCp/A356 금속복합재료의 미시적 손상 축적을 모니터링 하기 위하여 초음파와 음향방출기법을 적용하였다. 반복하중의 증가에 따라 초음파의 속도와 감쇠의 변화는 각 미시적 손상기구에 따라 3영역으로 나눌 수 있었다. 또한 각 영역에서 발생하는 AE 신호의 특징은 초음파의 속도 및 감쇠 변화와 비교, 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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