탄소섬유 복합재료 T 조인트 시험편에 대한 접착특성 및 파손과정을 조사하기 위하여 단순인장 및 하중-제하 인장시험이 수행된다. 시험편은 스킨과 프레임 구조를 가지며, 동시성형과 2차 접착법에 의한 두 종류의 시험편이 제작된다. 단순인장시험동안 시험편의 손상 개시 및 진전시에 AE 특성을 측정하였고, 하중-제하 인장시험동안 진전된 균열길이는 CCD 카메라를 이용하여 측정된다. 또한 시험편 내부의 크랙면 윤곽에 대한 조사는 초음파 C-scan이 사용된다. AE 신호가 급격히 증가하는 하중과 하중-시간 곡선에서 하중강하점은 5% 이내의 오차로 비교적 잘 일치한다. 두 종류의 시험편의 초기균열은 동일한 위치인 중앙 누들부에서 발생되나 최종파단은 동시성형의 경우, 누들부에서, 2차 접착의 경우, 스킨/프레임 끝단에서 일어난다. 이런 결과로부터 두 종류의 시험편은 성형방법에 따라 서로 다른 파손 모드를 보인다.
고온, 고압의 원자력 배관 누설 판별을 위해 음향방출기법(AE)을 이용한 누설감지 시스템인 ALMS 기법이 적용되고 있다. 이 시스템은 단지 AE 센서로 전해진 신호의 RMS값을 이용하여 누설의 유무만을 판단할 뿐, 누설 발생시 누설부의 크기나 형태를 평가하는 것에는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 AE센서와 가속도센서를 동시에 이용한 이중 센서 시스템을 제안하였다. 빠른 학습 속도와 정확성을 위해 Levenberg-Marquardt 학습 알고리즘을 이용한 인공신경회로망을 적용시키고, 이를 통해 신뢰성 있는 분석 결과를 얻을 수 있다. 배관내 압력과 누설부의 크기와 모양에 따른 실험신호들을 학습시키고 그 판별 정확성을 확인하였다. 추가적으로 배관 두께에 따라 발생하는 파(wave)의 종류와 특성이 달라지는 것을 이론과 실험을 통하여 알아보았다.
This paper presents numerical and experimental results on the use of guided waves for structural health monitoring (SHM) of crack growth during a fatigue test in a thick steel plate used for civil engineering application. Numerical simulation, analytical modeling, and experimental tests are used to prove that piezoelectric wafer active sensor (PWAS) can perform active SHM using guided wave pitch-catch method and passive SHM using acoustic emission (AE). AE simulation was performed with the multi-physic FEM (MP-FEM) approach. The MP-FEM approach permits that the output variables to be expressed directly in electric terms while the two-ways electromechanical conversion is done internally in the MP-FEM formulation. The AE event was simulated as a pulse of defined duration and amplitude. The electrical signal measured at a PWAS receiver was simulated. Experimental tests were performed with PWAS transducers acting as passive receivers of AE signals. An AE source was simulated using 0.5-mm pencil lead breaks. The PWAS transducers were able to pick up AE signal with good strength. Subsequently, PWAS transducers and traditional AE transducer were applied to a 12.7-mm CT specimen subjected to accelerated fatigue testing. Active sensing in pitch catch mode on the CT specimen was applied between the PWAS transducers pairs. Damage indexes were calculated and correlated with actual crack growth. The paper finishes with conclusions and suggestions for further work.
웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용하여 AE 신호를 분류하는 소프트웨어 패키지를 개발하였다. 웨이블릿 변환으로는 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환을 모두 고려하였으며, 인공신경망의 모델로는 오류 역전파 인공신경망을 사용하였다. 분류에 사용된 AE 신호는 용접부에 인공결함을 가진 시편의 3점 굽힘시험에서 발생한 신호이다. 개발된 소프트웨어 패키지를 이용하여 이 신호를 웨이블릿 변환시켜 생성된 시간-주파수 평면상에서 특징값을 추출하고 이를 인공신경망에 학습하여 인공신경망 분류기를 설계하고 검증하였다. 본 연구에서 개발된 소프트웨어 패키지를 이용한 AE 신호 분류법이 유용함을 보이고, 또한 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환에 의한 분류 결과를 비교하였다.
The purpose of this work is to obtain fundamental data about fatigue crack detection of the welded exhaust flange by using the AE method. The acoustic emission method as a nondestructive evaluation is one of high technical test for realtime monitoring in the dangerous industry fields. Signal analysis of both AE sensor and accelerometer for fatigue crack failure are presented in this paper.
The stability forecasting of rock slope is more difficult than soil slope because catching the sign of failure in monitoring is not easy and deformation of the rock is small in failure process. But in the rock slope, there is small deformation like crack propagation in rock itself and it accumulates gradually in failure process. If it is possible to detect the small change in the rock slope, we can know the failure time exactly. Because the individual signal is gathered in the acoustic emission monitoring, it is possible to monitoring the slope if many sound signal is accumulated. Detection test of acoustic emission was performed. Uniaxial, two types of bending test, and two plane shear test were done with various cement paste sample. Wave propagation velocity of uniaxial test sample was increased with curing time. Wave Analysis give us the result that there is a AE sign signal before the failure, the AE count is suddenly increased. And frequency level 125kHz before failure is changed to level 200-250kHz after failure. In two plane shear test we can catch the AE signal and can know the failure type from wave shape. Monitoring test site is tunnel slope in Hongcheon but special signal is not collected.
The application and development of on-line monitoring technology of AE to surveillance of crack propagation will contribute to the structural integrity of reactor pressure vessel and piping system. This research has been performed in order to obtain the evaluation technology for source location of AE and the analysis for the AE signal of the welded specimen. AE is detected by 4-channels AE system during pressurization in small pressure vessels. The cracking of artificial defects can be accurately located and categorized in real time. The welded specimens have more events rate and higher amplitude than the weldless less specimens, and the events rate have a peak around the yield point and just before the failure under tensile test.
This paper aims at reviewing the possibility application over normal or abnormal, detection used by AE and the characteristics of grinding process. In this study, when diamond bur in dentistry with chosen grinding conditions were tuned at grinding. The variation of grinding resistance and AE signal is detected by the use of AE measuring system. The tests are carried out in accordance with diamond burs and workpiece: arcyl and cowteeth. According to the experiment results, the following can be expected; AE has the possibility to detect the state normality and abnormality. However, the grinding resistance measuring can find it difficult to detect it. It can be accurately excepted from AE occurrence pattern in contact start point of diamond but and cowteeth, grinding condition and derailment point. It is known that AErms is well compatible with grinding resistance.
Recently, many kinds of advanced composite materials have been used in various industry fields. Among them, fabric CFRP composites are being used as primary structural components in many applications because of their superior properties. However, the complexity of the fabric structure makes understanding of their failure behavior very difficult. The mechanical strength and crack propagation of plain woven carbon fiber fabric laminate composites are examined by acoustic emission(AE) method. AE signals are acquired during the tensile test and fracture tests. Thus, the relationship between AE signal and mechanical behavior curves and crack extension length are shown. Also the interlaminar fracture toughness in terms of AE characteristics are discussed in viewpoint of crack propagation behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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