음향방출 신호를 이용하여 분류기를 설계하는 과정에서의 특징값 선택법에 관해 연구하였다. 분류기는 역전파법을 이용한 신경망 분류기를 사용하였다. Fisher's criterion, class mean scatter criterion, eigenvector analysis와 함께 본 논문에서 새로 제안하는 특징값 공간에서의 특징값 좌표사이의 차이를 이용하는 2-D criterion, 3-D criterion을 이용해서 특징값을 선택하고 각각에 대해 분류기를 설계하여, 인식률과 수렴속도를 비교하였다. 분류를 위한 자료를 얻기 위하여 용접부 결함시편과 로터리 압축기 금속 접촉부 결함시편을 사용하였다. 인식률 면에서 2-D criterion과 3-D criterion이 우수한 결과를 나타내었다.
사면은 건설된 후에도 집중강우나 지진, 풍화 등 외부요인으로 인해 파괴가 발생할 수 있기 때문에, 사면의 안정적 유지관리를 위해서는 사면 붕괴의 가능성을 파악하는 것이 필요하다. 특히 암반사면은 암석의 취성적인 특성으로 인해 변위 계측 등과 같은 일반적인 방법으로는 파괴발생이전에 사전징후를 감지하기 매우 어렵다. 그러나 AE 기법을 사면에 적용한다면 변위가 발생하기 전에 파괴 시 발생된 AE 신호를 분석함으로써 일반적인 계측 방법보다 초기에 상태파악이 가능할 것이다. 본 논문에서는 한국의 암반사면 중 붕괴 이력을 가지고 있는 사면에 AE 기법을 적용하여 사면붕괴 가능성을 파악하였다. 그 결과 붕괴위험이 있는 사면에 AE 기법을 적용하면 사면의 위치별 붕괴 가능성을 가능할 것으로 판단된다.
연삭가공은 나노스케일(Nano-scale)의 미소한 입자 절삭날을 이용한 가공으로, 공작물의 표면을 경면(Mirror surface)으로 가공할 수 있어 제품의 최종 마무리공정으로 사용되어 왔다. 그러나 연삭공정에 있어서는 공구(연삭숫돌)의 수명이 다하거나 가공계(Machining system)가 불안정해지면 채터진동과 연삭버닝 등의 현상이 발생하여 가공물의 표면품위를 저하시키는 요인으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구는 원통플른지 연삭공정을 대상으로 공작물에서 발생하는 음향방출 신호와 연삭기 주축 모터의 동력 신호를 연삭가공 중에 검출하고, 이를 신경회로망에 적용하여 연삭가공 상태를 진단하는 시스템을 구축하고, 그 성능을 평가하였다.
가공 프로세스의 감시에 대한 많은 연구는 주로 과부하, 공구파손, 공구마멸, 채터링, 충돌 승을 대상으로 한 것으로, AE(Acoustic Emission), 모터전류, 절삭력, 진동, 절삭온 도 등의 신호를 감지한 뒤 이들 신호에 각종 신호 처리를 행하여 가공 상태에 대한 정보를 추출하고, 그것에 근거한 감시를 하고 있다. 작업중 감시연구에서 주로 제기 되는 문제는 공구교환이나 공작물 교환에 무관하게 또 작업에 지장을 주지 않으면서 이들 신호를 감지해야 하는 점과 감시처리의 신뢰성을 높여야 하는 점이다. 본 연구에서는 NC프로그램으로 부터 얻은 예측정보를 이용해서 선삭가공에서 감시 시스템의 성능향상을 시도 하였다. 예측정보는 감시코드의 형태로 각 NC블럭에 추가하여 실시간 감시에서 작업의 상태를 인식할 때 참고 정보로 활용하기 때문에 감시에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 감시신호로는 이송축 직류 서보 모터의 전류를 사용하였다. 전체적인 감시 시스템의 프로그래밍 언어로는 C 를 사용하여, 실시간 감시처리를 가능하게 하였다.
고강도 알루미늄 합금 2024-T3와 모제 시험편과 부식 시험편을 사용하여 피로 균열 진전증에 발생하는 음향방출 신호를 검출 분석하였다. 시험편 조건에 관계없이 5종류의 신호가 관찰되었다. 모재에서 얻어진 신호는 피로하중을 받으므로서 균열 발생 초기 노치선단외 돌출과 함몰에 의한 높은 에너지를 가진 짧은 기간의 입내 파괴 신호이며, 부식 시험편은 피트 선단 근처의 결정경계의 치화로 인하여 입계 파괴 신호이다. 따라서, 파형과 파워 스펙트럼은 시험편 조건에 의존하는 것 같다. 시험편 조건에 의한 파형과 파워 스펙트럼을 해석함으로써 구조부재의 다향한 손상과 결함으로부터 발생하는 균열 전파와 최종 파괴과정의 실시간 감시 가능하다
인체동작상태를 구분하는 기술은 인체활동에 따라 변하는 생체신호의 측정 분석분야, 수면장애의 진단 치료 효과의 스크리닝 검사분야, 만성질환 환자의 운동 상태 진단 운동처방분야에 필요한 기술이다. Armband에 내장된 아날로그 디바이스사의 ADXL202AE을 이용하여 수직방향신호의 평균치(LAA), 수평방향신호의 평균치(TAA), 수직방향 신호의 가속도 변화량의 절대치의 평균치(L-MAD), 수평방향신호의 가속도 변화량의 절대치의 평균치(T-MAD)의 획득과 데이터 처리하여, 인체동작상태(눕기, 앉기, 걷기, 뛰기)를 구분하는 퍼지규칙 기반의 퍼지추론시스템을 구현하였다. 입력데이터(LAA, TAA, L-MAD, T-MAD)와 출력데이터(Lying, Sitting, Walking, Running)의 각 구역에서의 소속정도(menbership degree)와 퍼지규칙은 실험을 통해 얻은 수치 데이터를 사용하여 결정하였다. 눕기$\rightarrow$걷기$\rightarrow$뛰기$\rightarrow$눕기 순으로 생성한 모의실험용 데이터를 분석한 결과, 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기의 동작상태 구분율은 각각 100%이었다.
미소파괴음과 미소진동을 이용한 지반구조물 계측은 구조물 내부의 미시적 변형이나 파괴거동을 음향과 진동으로 계측하는 방법으로, 계측대상의 대규모 파괴에 앞서 이들의 발생량과 발생빈도가 급격히 증가하는 특성을 활용하여 파괴의 사전징후를 파악할 수 있다. 이 방법의 실제 적용을 위해서는 고사양의 센서, 고속의 신호획득장치 그리고 운영프로그램으로 구성된 계측시스템이 요구된다. 근래 국내기술에 의한 현장계측용 미소파괴음과 미소진동 계측시스템이 개발되었다. 특히 계측된 신호를 분석하고 해석할 수 있는 다양한 기능의 운영프로그램을 개발하고 선진외국 제품과의 상호비교를 통해 효용성을 평가하였다. 본 보고에서는 개발된 미소파괴음 계측시스템의 구성과 특징 등에 대해 소개하고, 향후 해결과제와 나아갈 방향에 대하여 논의하였다.
최근 가스관용으로 압력손실이 큰 동관의 사용은 점차 줄어들고 있는 추세이며, 한편으로는 폴리에틸렌관이 신소재배관재료로서 사용되어 지고 있다. 폴리에틸렌관은 화학적으로 안정성이 높아 부식에 강하고 반영구적으로 사용할 수 있으며, 유연성이 좋아 설치와 유지관리가 편한 장점이 있다. 그러나 외부에 노출되었을 때 쉽게 열화되므로, 주로 저압가스용 매설배관으로서 사용하고 있는 실정이다 그러나 매설배관으로 사용되는 폴리에틸렌관의 사용 중에 발생하는 결함에 대한 비파괴적 평가에 대한 연구는 거의 없다. 본 연구에서는 폴리에틸렌 배관의 건전성을 평가하기 위해 다양한 결함을 상정하여 볼 베어링 충격시험에 따른 음향방출에 의한 신호특성을 평가하였다. 폴리에틸렌 배관의 결함 형상에 따라 파형 및 중심주파수의 구별이 가능하였다. 특히, 노치결함이 있는 경우 노치의 각도와 깊이에 따라 AE신호의 특성이 다르게 나타났다.
In this paper, three different types of commercially tools-P20, NC123K and ceramic-have been used to working austempered ductile iron(ADI). In the austempered condition the materials are hard, strong and difficult to machine. Thus, we selected a optimum tool material among three different types of used tools in machining of austempered ductile iron. It was used acoustic emission(AE) to know cutting characteristic for selected tool and flank wear land of the ceramic too. The obtained results are as follows; (1) The ceramic tool among three different types of tools is the best in machining austempered ductile iron. (2) In case of ceramic tool, the amplitude level of AE signal(AErms) is mainly affected bycutting speed in cutting speed in cutting condition and it is proportioned to cutting speed. (3) There have the relationship of direct proportion between the amplitude level of AE signal and flank wear land of the tool. (4) If it find the value of AErms at each cutting speed, the in-process detection to ceramic tool's wear is possible
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[게시일 2004년 10월 1일]
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