Die polishing technology is very critical to determine quality and performance of the final products. Die polishing processes have not been automated because the automation requires a great deal of experience and skill of experts. Thus, to implement a fully automated polishing process, the development of polishing status monitoring system replacing the skill of experts is critical. AE is known to be closely related to material removal rate(MRR). As the surface is rougher, MRR gets larger and AE increased. The surface roughness can be indirectly estimated using the AE signal measured during automatic die polishing process. In this study, The polishing state monitoring system using AEms signal was developed. This system can be not only to monitor the abnormal state but also to estimate a state of surface roughness of polishing surface qualitatively.
Research during the past several years has established the effectiveness of acoustic emission (AE)-based sensing methodologies for machine condition analysis and process. AE has been proposed and evaluated for a variety of sensing tasks as well as for use as a technique for quantitative studies of manufacturing process. STD11 has been known as difficult-to-cut materials. For this study, the micro-grooving machine was developed. The experiments were performed using diamond blade and CBN blade f3r machining STD11. Evaluating the machining conditions, frequency spectrum analysis of acoustic emission (AE) signals according to each conditions were applied.
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.
By discriminating the wave propagation paths in cylindrical vessels, a technique for AE source location has been proposed. This method is based on the path difference between several propagating directions from a source to a sensor. One sensor can receive multiple waveforms sequentially including a direct arrival and several others propagated through the circumferential direction. An wave front normally propagates in all directions and as many waveforms can reach the sensor until the signal faded out by attenuation. Only the first four arrivals suffice the condition for calculating the source location. The proposed method was examined for an actual cylindrical vessel by the source location experiment using simulated AE sources. The test showed very promising results and the method can be utilized for a simple AE source location without multi-channel instruments.
AE(Acoustic Emission) signal is correlated to workpiece material, cutting conditions and tool geometry during metal cutting. The relationship between AE signal and cutting parameters can be obtained by theoretical model and experiments. The value of CR(Count Rate) is nearly constant in stable cutting, but when the chatter vibration occours, the value of CR is rapidly increased due to the vibration deformation zone. By experimental signal processing of AE, it is more effective than by RMS(Root Mean Square) measurement to detect the threshold of chatter vibration by CR measurement.
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 endmill 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 condition monitoring is presented. Also, the feature extraction of AE signal directly related to machining process is executed. Then, the distinctive micro endmill state according to the each tool condition is classified by the fuzzy C-means algorithm.
The continuous chip generated in cutting process deteriorates workpiece, tool, and machine tool system. It is necessary to treat this continuous chip in ductile material machining condition for stable cutting. This paper deals with the chip control method using acoustic emission(AE) signal in pure copper turning operation. AE raw signals, root mean square(RMS) signals and wavelet transformed signals measured in turning process are introduced to analysis for chip patterns. With analysis of AE signals, it is obtained that the produced chip patterns are correlated with the specified AE signals which are transformed by fuzzy pattern algorithm. By this experimental investigation, the chip patterns can be classified at significant level in pure copper machining process and controlled from continuous chips to reduced-length stable chips.
For the purpose of monitoring the abnormal state in proportion to cutting in automatic production process, the 3 kinds of specimens different from mechanical properties by austempering through temperature variation were manufactured, and the effects of tool wear on thrust and AE RMS was analyzed with sequential drilling in in-process. When the ADI specimens were drilled, the relationship of thrust and AE RMS with flank wear was studied through experiments, and it is confirmed that the reliable wear state is able to be monitored by using these signals. It was shown that thrust and AE RMS increased slowly till flank wear reached to V$_{B}$ = 0.25mm, and they increased steeply over the value. The effective tool exchange time was able to be pre-estimated by using this fact. It was validated that the tool breakage was able to be detected on the real time by monitoring in in-process.s.
In spite of progress in tribological research, machine component failure due to friction and wear has been reported frequently. This failure may lead to secondary damage that can cause huge expense for maintenance and repair. To prevent economic loss, it is important to detect and predict the initial failure point. In this sense, various researchers have been tried to develop Condition Monitoring (CM) method using Acoustic Emission (AE) generated while the materials undergo failure. In this study, effect of particles on friction and wear was investigated using the pin-on-plate friction test and AE signal was recorded with a band-width type AE sensor. The experiments were performed in dry and lubricant conditions using steel and glass as specimens. After the experiment, 3D laser microscope image was captured to evaluate the wear behavior quantitatively. The AE signal was analyzed in time-domain and frequency-domain. The amplitude was compared with the frictional results. The results of this study showed that particle generation accelerate wear, generate high magnitude AE signal and change the frequency characteristics of the signal. Also, lubricant condition test results showed low coefficient of friction, low wear rate, and low magnitude of AE signal compared to the dry condition. It is expected that the results of this study will aid in better assessment of wear in CM technology
본 연구에서는 3 수종(이태리 포플러, 소나무, 굴참나무재)을 공차별(0, 0.15, 0.3, 0.45 mm)로 초산비닐 수지와 레소시놀-페놀 공축합 수지를 이용하여 접합 제작하였다. 휨시험에서 핑거공차에 따라서 검출되는 AE와 휨강도성능 특성을 살펴본 결과는 다음과 같았다. 레소시놀재의 AE파 발생시기가 초산재보다 빨랐으며, 레소시놀재의 AE파 사상총수는 하중의 증가와 함께 계속적으로 증가하였으며 총발생 사상총수도 초산재보다 휠씬 많이 나타났다. 또한, 레소시놀재의 AE파 사상총수는 낮은 하중에서도 많은 개수가 발생하였다. 비례한도 내에서도 레소시놀 접착제를 사용한 경우에는 많은 AE파가 검출되었다. 따라서 레소시놀 접착제로 접착한 핑거 접합재의 휨시험으로부터 얻은 AE 신호는 핑거공차에 따른 접합재의 강도 예측이나 보증에 이용 가능할 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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