집중하중을 받는 일방향 보강(singly oriented ply, SOP) 섬유 금속 적층판(fiber metal laminate, FML)의 손상 거동을 음향 방출법(acoustic emission, AE)을 이용하여 연구하였다. 섬유 방향의 영향을 연구하기 위하여 다양한 섬유 방향을 가지는 SOP FML을 제작하였으며, UTM을 이용하여 압입 하중을 가하였다. 압입 시험 시 발생하는 AE신호는 150kH의 공진 주파수를 가지는 AE센서를 이용하여 측정하였으며, 여기에서 발생된 신호를 하중-변위 선도와 비교하였다. SOP FML의 손상 과정은 균열 개시, 균열 전파, 관통에 따라 3구간으로 나누어 겼다. 균열 개시전까지의 AE 신호의 특성으로 보아 미소 균열이 시편의 하부에서 발생하고 이 균열이 시편의 두께 방향으로 전파되어 섬유 분리를 발생시키는 것으로 생각된다. 발생된 균열은 섬유 방향을 따라 성장하였으며, 이 때 60~80dB의 AE신호들이 발생되었다. 관통이 발생할 때는 80~100dB의 고진폭의 AE신호가 나타나 섬유의 파괴가 발생함을 보였으며, 섬유의 방향이 증가할수록 섬유의 파괴가 많이 발생되었다 누적 AE count선도는 FML의 압입 특성을 잘 나타내어 FML의 특성 변호 예측에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
Conventional Fourier analysis can give only limited information about the dynamic characteristics of nonstationary signals. Instead, time-frequency analysis is widely used to investigate the nonstationary signal in detail. Several time-frequency analysis methods are compared for a typical acoustic emission burst generated during the impact between a ferrite ceramic and aluminum plate. This AE burst is inherently nonstationary and random containing many frequency contents, which leads to severe interference between cross terms in bilinear convolution type distributions. The smoothing and reassignment processes can improve the readability and resolution of the results. Spectrogram and scalogram of the AE burst are obtained and compared to get the characteristics information. Renyi entropies are computed for various bilinear time-frequency transforms to evaluate the randomness. These bilinear transforms are reassigned by using the improved algorithm in discrete computation.
This study shows how the change of helix angle of different helix angle end mill affects machining accurracy. It was verified that cutting force are remarkably low when endmill has helix angle of different helix angle 250, 310, 370 and AE signal have less reationshap with the change of helix angle. Moreover, as the number of rotations are increases, the AE signal increased with the proportion to the number but cutting force are inversely proportional to the rotation.
This paper describes the machining characteristics of cylindrical plunge grinding. The study investigates the process using the current signals of a spindle motor through a hall sensor. Grinding experiments were conducted under various conditions such as wheel speeds, workpiece speeds and infeed rates with a conventional vitrified bonded wheel. Analyzing the current signal of the spindle motor, a relationship between current signals and the metal removal rate in terms of the in(red rate is induced. It was also shown that a hall sensor has similar capabilities in evaluation of grinding behavior compared to the AE signals, which are useful far monitoring the grinding process.
In turning, the chip may be produced in the form of continuous chip or discontinuous chip. The continuous chips are dangerous to the operator and difficult to be handled at high speed machining. The signal of AE(Acoustic Emission) is found out to be related to cutting conditions, tool materials, test conditions and tool geometry in turning. In this study, the relationship between AE signal and chip form was experimentally investigated. The experimental results show that the types of chip form are possible to be classified from the AE signal using fuzzy logic.
This paper presents a new methodology for on-line tool breadage detection by sensor fusion of an acoustic emission (AE) sensor and a built-in force sensor. A built-in piezoelectric force sensor, instead of a tool dynamometer, was used to measure the cutting force without altering the machine tool dynamics. The sensor was inserted in the tool turret housing of an NC lathe. FEM analysis was carried out to locate the most sensitive position for the sensor. A burst of AE signal was used as a triggering signal to inspect the cutting force. A sighificant drop of cutting force was utilized to detect tool breakage. The algorithm was implemented on a DSP board for in-process tool breakage detection. Experiental works showed an excellent monitoring capability of the proposed tool breakage detection system.
This paper investigates the relationship between cutting conditions and Acoustic Emission(AE) signals; $AE_{avg}$, $AE_{rms}$, $AE_{mode}$$AE_{avg}$ and $AE_{rms}$ are increased as the increasing of cutting velocity and depth of cut respectively. The new parameters, derived from $AE_{avg}$ and $AE_{rms}$, which may be used for the in-process detection of tool wear is discussed. It is also known that $AE_{mode}$
To verify the system performance of portable AE leak diagnosis system which can measure with moving conditions, AE activities such as RMS voltage level, AE signal trend, leak rate degree according to AE database, FFT spectrum were measured during operation on total 11 valves of the secondary system in nuclear power plant. AE activities were recorded and analyzed from various operating conditions including different temperature, type of valve, pressure difference, valve size and fluid. The results of this field study are utilized to select the type of sensors, the frequency band for filtering and thereby to improve the signal-to-noise ratio for diagnosis for diagnosis or monitoring of valves in operation. As the final result of application study above, portable type leak diagnosis system by AE was developed. The outcome of the study can be definitely applied as a means of the diagnosis or monitoring system for energy saving and prevention of accident for power plant valve. The purpose of this study is to verify availability of the acoustic emission in-situ monitoring method to the internal leak and operating conditions of the major valves at nuclear power plants. In this study, acoustic emission tests are performed when the pressurized temperature water and steam flowed through glove valve(main steam dump valve) and check valve(main steam outlet pump check valve) on the normal size of 12 and 18 ". The valve internal leak monitoring system for practical field was designed. The acoustic emission method was applied to the valves at the site, and the background noise was measured for the abnormal plant condition. To improve the reliability, a judgment of leak on the system was used various factors which are AE parameters, trend analysis, frequency analysis, voltage analysis and amplitude analysis of acoustic signal emitted from the valve operating condition internal leak.
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.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제5B권1호
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pp.78-83
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2005
Currently in Japan, the use of the small wind turbine is an upward trend. There are already many well established small wind turbine generators in use and their various failures have been reported. The most commonly sighted failure is blade damage. Thus the research purpose was set to develop a simple failure diagnostic system, where an Acoustic Emission (AE) signal was produced from the failure part of a blade which was measured by AE sensor. The failure diagnostic technique was thoroughly examined. Concurrently, the damage part of the blade was imitated, the AE signal was measured, and a FFT(Fast Fourier Transform) analysis was carried out, and was compared with the output characteristic. When one sheet of a blade was damaged 40mm or more, the level was computed at which failure could be diagnosed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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