• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.249-255
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• 2020

본 연구에서는 프레스 시험 중 시편에서 발생하는 음향방출 신호와 신호필터링을 통해 시편의 건전성을 평가하는 연구를 진행하였으며, 실험결과를 통해 음향방출 진동횟수와 최대진폭 두 개의 음향방출 파라미터를 프레스 시편 건전성 판단에 적용하고자 한다. 프레스 장치를 이용한 구멍확장시험 중에는 시편에서 탄성파가 발생하며, 탄성파를 음향방출 센서를 통해 수집하였다. 이 신호를 바탕으로 음향방출 파라미터를 획득한 뒤, 시편의 크랙을 감지하는 연구를 진행하였다. 명확한 건전성 판단을 위해 STFT(Short Time Fourier Transform)와 고주파수 통과 필터(High-Pass Filter)를 이용하였다. 향후 본 연구에서 제안하는 신호 처리 기법 및 해당 파라미터를 활용한다면 프레스공정에서의 시편 건전성 평가 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 생각된다.

• 한국측량학회지
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• 제24권3호
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• pp.271-279
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• 2006

음향방출(AE: Acoustic Emission) 기법은 구조물 내부에서 발생하는 균열을 연속적으로 모니터링 할 수 있는 효과적인 비파괴검사법이다. 본 논문에서는 AE센서을 이용하여 PSC 보에서의 파원위치를 결정하기 위한 수학적 모델을 제시하고 실험을 통해 제시된 모델을 평가하였다. 실험을 위해 제작된 5m-PSC보의 표면에서 인위적으로 쉬미트해머의 타격에 의해 탄성파를 발생시켰으며 1m 간격으로 선형으로 배치된 7개의 AE센서에 의해 탄성파의 도달시간이 측정되었다. 최소제곱법에 의해 측정된 도달시간의 잔차의 제곱합이 최소가 되도록 파원의 위치를 구한 후, 실제 타격위치와 비교하여 추정된 위치결정방법의 정확도를 평가하였다. 54개의 타격실험을 통해 얻어진 파원위치의 평균제곱근 오차는 약 2cm 이었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권6호
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• pp.48-57
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• 1998

Abrasive waterjet(AWJ)은 가공시 열에 의한 가공경화가 없기 때문에 유리, 세라믹, 타이타늄및 금속복합재료와 같은 난삭재의 가공기술로 사용이 증가되었다. Acoustic emission(AE)신호에 의한 AWJ 세라믹 drilling가공시 On-Line Monitoring의 가능성이 고찰되었다. 기계 적인 물성이 서로 상이한 3종류의 세라믹이 본 연구에서 사용되었으며, AE신호는 AWJ drilling의 깊이를 monitoring하는데 유용함을 알 수 있었고 또한 세라믹의 material removal mechanisms을 규명하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제20권6호
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• pp.490-500
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• 2000

사용하는 탄성파의 파장과 두께가 비슷하거나 보다 얇은 박판 구조에서 음향방출(acoustic emission, AE) 신호의 위치표정 정확도의 향상을 위해 새로운 신호처리 방법인 웨이블릿 변환 디노이징(wavelet transform de-noising) 기법을 도입하였다. 탐지된 AE 신호에 대하여 웨이블릿 변환과 역변환을 수행하여 상대적으로 저주파수이고 큰 진폭을 갖는 굽힘파 성분(flexural component)은 활용하고, 고주파수이고 작은 진폭의 팽창파 성분(extensional component)은 필터링하여 제거한 다음 신호를 재구성하는 디노이징 처리를 거침으로써 박판에서의 위치표정 시 발생하는 도달시간차 측정오차를 최소화할 수 있음을 확인하였다. 따라서 웨이블릿 디노이징 처리를 도입함으로써 위치표정의 정확도가 게인(gain)이나 문턱값의 설정, 판의 두께, 센서간거리, 발생원과 센서의 상대적인 위치에 무관하고 전통적인 문턱값 통과 방법에 비하여 월등하게 향상되었다. 또한 상대적으로 매우 큰 진폭을 가지는 굽힘파 성분을 활용하므로 실제적인 박판 구조물에서의 위치표정에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.419-422
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• 1995

In this paper, we propose two methods for AE source location on the material with unknown AE wave velocity. By this method, we can apply this method to arbitrary material of which properties are not known exactly. Also, in this paper, the mechanism of error generation in both methods are discussed and performances are compared by using computer simulation and experiments which uses a lead break as the AE source on the aluminum plate.

• 콘크리트학회지
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• 제10권6호
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• pp.203-211
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• 1998

고체내부의 미소파괴시 발생하는 탄성파 방출을 이용하는 음향방출기법은 구조물 또는 재료 내부의 미시적 변형기구를 이해하는데 매우 유익한 수단으로 최근 각 분야에서 다양하게 응용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 모르타르 부재의 휨재하 시험시 부재 내부에 발생하는 미시적 손상거동 및 파괴특성을 시험시 연속적으로 모니터링한 AE 신호특성으로부터 평가하였다. 나아가 삼각법을 이용한 2차원 AE 발생원 위치추정으로부터 시험체 노치선단 주변에 대한 AE 발생원 위치를 명확히 하였으며 이들 결과로부터 미소균열의 성장 거동을 연속적으로 모니터링 하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제18권3호
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• pp.191-204
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• 1998

복합재 연소관의 수압/AE 시험의 성공적 수행을 위한 핵심 과제중의 하나는 수압으로 인해 방출되어 연소관을 통해 전파하는 탄성파의 특성을 분석함으로써 수압/AE 시험시 감지해야할 탄성파의 최적 성분을 결정하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 대칭 적층 구조를 갖는 복합재 연소관에 광대역 초음파를 발진시키고 전파방항과 거리를 변화시킨 105지점에서 광대역 음향방출 센서를 이용하여 복합재 내를 전파한 탄성파를 수신하고, 그 특성(주파수, 전파거리, 전파속도)을 분석하였다. 이와 같은 실험을 내부가 비어 있는 연소관과 내부를 물로 채우고 수압을 가한 연소관에 대해 반복 수행함으로써, 수압이 탄성파의 전파특성에 미치는 영향을 분석하고, 이를 바탕으로 수압/AE 시험시 검출할 탄성파의 최적 성분을 결정하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제24권5호
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• pp.465-475
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• 2004

본 논문은 두 편으로 구성된 스마트 능동 레이어(smart active layer, SAL) 센서 개발에 관한 첫 번째 논문으로, 구조 내에 발생하는 균열 및 손상에 의한 탄성파 검출을 위한 SAL 센서의 이론 및 개념을 연구하였다. 본 SAL 센서의 개발을 위해, 첫째, 탄성파의 기본 이론을 고찰하였고, 둘째, 이론적 토대 위에 단일 압전 disc의 유한요소해석법(finite element analysis, FEA)을 이용하여 탄성파 검출 센서로서의 가능성을 검증하였고, 셋째, 몇 종류의 압전 disc 센서와 상용 음향방출(acoustic emission, AE) 센서를 연필심 파괴시험을 통해 상호 성능을 비교하여 실험적으로 그 가능성을 확인하였다. 또한 수 개의 센서를 일정한 거리로 분포시켜서 구조물 결함의 효과적 검출 및 위치 표정이 가능한 스마트능동레이어 센서의 개념연구를 수행하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제24권1호
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• pp.45-51
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• 2004

발전소 보일러튜브는 장시간 동안 고온고압하의 기혹한 조건으로 운전됨에 따라 크리프, 열피로와 같은 각종 열화에 의해 누설손상이 발생하고 있다. 이러한 누설손상을 실시간 감시하고 진단하기 위하여 음향방출기술을 이용한 현장적용 연구를 수행하였다. 또한 고장예측 진단기술, 튜브의 수명관리 및 설비 감시에 활용할 수 있도록 음향방출 진단시스템을 개발하여 현장에 설치하고, 보일러 운전상태에 따른 신호측정 및 평가, 누설위치 판별 등에 대해 고찰하였다. 누설감지는 저주파 및 고주파대역의 누설로 구분하여 음향방출신호를 각각 측정 및 평가하였다. 현장적용 연구결과로부터 실시간으로 보일러튜브 상태감시와 누설위치 추적이 가능하였으며, 향후 본 기술을 이용하면 발전설비 안전운전과 발전소 정지에 따른 경제적 손실 예방에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.170-177
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• 2009

The objective of this study is to evaluate an acoustic emission (AE) source characterization and fracture behavior of the SM45C steel by using back-propagation neural network (BPN). In previous research Ref. [8] about k-nearest neighbor classifier (k-NNC) continuity, we used K-means clustering method as an unsupervised learning method for obtaining multi-variate AE main data sets, such as AE counts, energy, amplitude, risetime, duration and counts to peak. Similarly, we applied k-NNC and BPN as a supervised learning method for obtaining multi-variate AE working data sets. According to the error of convergence for determinant criterion Wilk's ${\lambda}$, heuristic criteria D&B(Rij) and Tou values are discussed. As a result, in k-NNC before fracture signal is detected or when fracture signal is detected, showed that produce some empty classes in BPN. And we confirmed that could save trouble in AE signal processing if suitable error of convergence or acceptable encoding error give to BPN.