In this experimental research, fracture mechanisms of spheroidal graphite cast iron (As Cast, annealed and normalized) were investigated by using Acoustic Emission (AE) technique. In this study, the data (AE signal) are digitized and processed with the 8 bits micro-computer (APPLE II) connected to the AE measuring device without data processing unit. The source of AE signal was estimated by fractography analysis. The results obtained in this experimental study are summarized as follows : For the heterogeneous materials (spheroidal graphite cast iron) with inclusions which may considered as cracks, it is found that low and high AE amplitude appear simultaneously and the load is found to be fluctuated in the final stage of deformation. But the lad is not fluctuated in tension test with low AE amplitude only. AE is measured within elastic region and it is confirmed that 0.2% offset yield load agrees approximately with the load point where AE counts decrease steeply after the point of maximum AE counts.
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.
본 연구에서는 화학 기계 연마(CMP) 공정 중 발생하는 다양한 영역대의 신호를 분석하기 위하여 음향 방출 센서(AE)를 이용하였다. 특히 음향 방출 센서는 공정 중 발생하는 기계적 소음을 전기적 신호로 변환하기 용이하며, 특히 고주파 영역대의 신호를 감지하기에 용이하다. 그래서 본 연구에서는 CMP 장비에 음향 방출 센서를 부착하여 CMP 공정 중 발생하는 신호를 동시에 획득하였다. 본 음향 방출 모니터링 시스템은 CMP 공정 조건 변화 및 패드, 슬러리, 웨이퍼와 같은 소모재의 변화에 따른 신호분석을 하기 위해 제작 되었다. 본 연구에서는 산화막 웨이퍼와 구리막 웨이퍼에 본 시스템을 적용하였다. 음향 방출 센서로 획득한 신호로 Raw 신호 분석, 주파수 분석, 진폭 분석을 통해서 CMP 공정중 발생하는 현상을 분석하였다. 최종적으로 다양한 대역폭의 신호를 음향 방출 센서로 획득하여 CMP 공정 모니터링이 가능함을 확인하고자 하였다.
Recently, in order to achieve high flexibilty, monitoring and control strategies of a new type have been developed. This paper investigates the fesability of using scoustic emission signal analysis for the detection of built-up edge during machining. Results for maching SM45C steel show that the presence of a built-up edge can significantil affect the generation of acoustic emission in metal cutting. When the cutting speed comes to the conditions conducive to development of built-up edge, it is shown that the slope of curve-fitted AErms signal undergoes a change. The fesability of utilizing AErms in built-up edge sensing is sugested.
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.
The surfaces of machine components in sliding contact such as bearing, gears and pistons etc. frequently operate under the condition of mixed lubrication due to high load, high speed and slip. These machine components often undergo the inception of scuffing in practical application. The scuffing failure is a critical problem in modern machine components, especially for the requirement of high efficiency and small size. However, it is difficult to find a universal mechanism to explain all scuffing phenomena because there are so many factors affecting the onset of scuffing. In this study, scuffing experiments are conducted using Acoustic Emission(AE) measurement by an indirect sensing approach to detect scuffing failure. Acoustic Emission(AE) signal has been widely utilized to monitor the interaction at the friction interface. Using AE signals we can get an indication about the state of the friction processes, about the quality of solid and liquid layers eon the contacting surfaces in real time. The FFT(Fast Fourier Transform)analyses of the AE signal are used to understand the interfacial interaction and the relationship between the AE signal and the state of contact is presented
Small cracks or chips of a product appear very frequently in the course of continuous production of an automatic press process system. These phenomena became the cause of not only defective product but also damage of a press mold. In order to solve this problem AE(Acoustic emission) system was introduced. AE system was expected to be very effective to real time detection of the defective product and for the prevention of the damage in the press molds In this study, for the pick and analysis of AE signals generated from the press process, AE sensors/pre-amplifier/analysis and processing board were used as frequently found in the other similar cases. For the analysis and processing the AE signals picked in real time from the normal or the detective products, specialized software called AE-win(software for processing AE signal from Physical Acoustics Corporation) was used. As a result of this work it was conformed that intensity and shape of the various AE signals differ depending on the weight of the press and thickness of sheet and process type.
Image Signal Processor(ISP)의 한 블록인 Auto Exposure(AE)는 입력 영상의 밝기가 전체적으로 어둡거나 밝으면 적정 밝기로 조절하여 적당한 평균 밝기를 유지하는 기능을 한다. 하지만 AE는 영상의 전체 평균 밝기만 조절하기 때문에 영상의 명암대비 향상까지 기대하기는 어렵다. 특히 물체 인식이 필요한 분야에서는 ISP의 AE 만으론 명암대비가 낮은 영상에서는 물체 인식이 어려워져 명암대비 향상 기술이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 ISP의 AE를 대체할 방법으로 Histogram Equalization(HE)를 제안한다. 또한 기존의 HE 문제점을 간단한 연산만으로 보완하고 하드웨어 구현에도 적합한 방법을 제안한다.
The study is concerned with the investigation of grinding factor affecting the AE Source by means of the relation between the amplitude level of AE signal and the depth of wheel engagement in surface grinding by AE method. As the result, work velocity was confirmed that the amplitude of AE signal had almost constant value in comparison with the depth of wheel engagement. But the depth of wheel engagement and the width of wheel engagement were proportional to the amplitude of AE signal. Therefore, when the AE Source was classified by 3-zone, Ws and Wf were affected by the depth of wheel engagement and that Wr was affected by the width of wheel engagement. Also, the adaptability of the AE method was studied about the detection of tool life of grinding wheel, sparkout and initial contact point.
A monitoring system is necessary to make the polishing process more reliable in order to ensure the high quality and performance of the final products. Generally, AE (Acoustic Emission) is known to be closely related to the material removal rate (MRR). As the surface becomes rougher, the MRR and AE increase. Therefore, the surface roughness can be indirectly estimated using the AE signal measured during the polishing. In this study, an AE sensor-based monitoring system was fabricated to detect the very small AE signal resulting from the friction between a tool and a workpiece during polishing. The performance of this monitoring system was estimated according to polishing conditions, the relation between the level of the AE RMS and the surface roughness during the polishing was investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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