A machine tool has some serous stability problem in the from of tool chatter during the cutting process. Chatter vibration deteriorates the surface finish, reduce tool and machine life, accelerate machine tool system component wear, and may lead to an unacceptable noise sound in the working environment. In this study, in order to moni색 of the chatter vibration on the cutting process, the behavior of spectral density of AE signal and principal cutting force signal has been investigated. Furthermore, its reliability from obtained the results has been studied to evaluate and confirm the proposed method with the application procedure and the experimental results.
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.
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.
본 연구에서는 부식환경하에서 bulging 시험동안 음향방출거동에 미치는 변형률속도에 대한 영향을 알아보았다. 시험에 사용된 변형률속도의 범위는 $4 \times 10^{-6}S^{-1}$에서 $1 \times 10^{-4} \times S^{-1}$까지이며, AE신호 특성을 평가하기 위해 사용된 인자는 AE hit수와 진폭으로 하였다. 시험결과, 변형률속도가 감소함에 따라 등가파괴변형률과 원주방향의 균열 길이는 감소하였으나, 파괴과정동안 총 누적 AE hit수와 평균진폭은 크게 증가하였다. 그리고 AE신호 특성치의 최대점은 시험전분부에 접근하였으며, 단위 등가파괴변형률당 평균진폭이 20dB 이상에서는 뚜렷하게 응력부식륜열 현상을 관찰할 수 있었다. 또한 음향방출시험법은 변형률속도에 따른 재료의 응력부식균열 감수성 정도를 평가하는데 있어 그 적용 가능성이 있음을 알 수 있었다.
음향방출법을 이용하여 304 스테인레스 강의 부식 손상 과정을 평가하였다. 스테인레스 강의 가속부식시험을 수행하면서 음향방출신호를 수집할 수 있는 측정 시스템을 구성하였다. 양극분극시험에서 공식부식(pitting corrosion)이 발생하는 시점 이후부터 음향방출(AE)신호가 검출되기 시작함을 확인하였다. 부식 실험 후 시편 표면을 광학현미경으로 관찰하여 다수의 공식부식이 발생하였음을 검증하였다. 부식 시간의 증가에 따른 AE 누적카운트 증가율과 AE 신호 진폭의 변화는 3단계로 구분되는 특징을 보였다. 이러한 AE 신호 발생 특징을 스테인레스 강의 부식 발생 과정의 단계별 변화와 관련하여 고찰하였다. AE 신호를 이용하여 금속 소재의 부식 손상 정도 및 부식 과정의 평가 가능성을 제시하였다.
구조물 손상시 방출되는 고주파 음향방출(AE)신호는 실시간 손상 감지에 유리하므로 지능형 구조물의 구조건전성 모니터 링에 널리 응용되고 있다. 하지만 복합 적층 구조물에서 방출되는 AE신호의 경우에는 복합재 구조의 특성상 전달 경로에 따른 신호의 감쇄정도가 일반 금속 구조물에 비해 상대적으로 크므로 손상 전후 신호진폭의 크기만을 비교하여 손상을 예측하는 방법은 손상 판단에 오류를 야기할 수 있는 여지가 있다. 따라서 복합적층 구조에서의 정확한 충격손상 예측을 위해서는 신호감쇄의 영향을 덜 받는 신호의 분석 방법이 필요하고 손상 전후 신호특성을 정량적으로 구분할 수 여는 인자의 선택이 필요하다. 본 연구에서는 구조물의 경계조건에 따른 신호특성 변화의 영향을 줄이기 위해 충격손상 발생후 선행적으로 전파되는 선행파(leading wave)의 특성변화를 신호처리에 이용하였으며, 웨이블릿 변환을 이용하여 신호를 분해하였다. 최종적으로 복합적층판의 저속충격 시험에서 압전 센서로 취득된 충간분리 신호를 처리하였으며, 분해된 웨이블릿 고주파 세부성분 사이의 점유율 분포를 이용하여 복합적층판의 손상을 판단하기 위한 신호처리 방법을 제시하였다.
SPPH강의 응력부식 균열과 용접 결함의 AE 신호의 특성을 살펴보았다. 고압배관 용접부의 결함 진전을 유도하기 위하여 부식용액(NaOH)과 국부가열 후 급랭 등의 기법을 적용하여 시험체를 제작하였다. AE 신호분석 결과, 결함으로 의심되는 영역에서 발생되는 AE 신호의 진폭은 $60{\sim}75\;dB$로 나타났으며 누적 진폭 분포 특성 조사에서 용접결함만이 존재하는 시험체는 0.034, 0.034, 0.035의 기울기를 나타내며 부식을 가한 시험체는 용접결함 기구와 부식기구가 합해져 새로운 기울기인 0.040, 0.039, 0.041로 그 차이는 적으나 기울기의 증가가 확인되었다. 가압 3분 이후 각 구간에서 응력부식결함에 의한 AE신호의 검출이 용이하였고 본 실험을 통하여 급작스런 취성파괴를 일으키는 특성을 가지고 있는 응력부식균열(SCC)의 발생 예측과 피해 예방이 가능함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 운전중인 직류전동기의 브러시를 임의로 회전하여 브러시와 정류자편에 불꽃을 발생시켰을 때, 초음파센서와 AE센서를 이용하여 각각의 기계적 노이즈 신호를 검출하였으며, 이를 주파수 스펙트럼으로 분석하였다. 또한 직류전동기의 브러시가 중성축에 정상적으로 위치하여 운전하고 있을 때, 초음파센서와 AE센서를 이용하여 각각의 자기적 노이즈 신호를 검출하였으며, 이를 주파수 스펙트럼으로 분석하였다. 그리고 직류전동기의 브러시를 임의로 회전한 경우의 기계적 노이즈 신호 및 브러시가 중성축에 위치한 경우의 자기적 노이즈 신호를 비교ㆍ분석하였다. 실험 결과, 운전중인 직류전동기의 브러시를 회전방향으로 임의로 회전하여 검출한 초음파의 기계적 노이즈 신호는 브러시가 중성축에 정상적으로 위치하여 검출한 초음파의 자기적 노이즈 신호보다 대략 2.5∼3.0배 증가되었다. 또한 운전중인 직류전동기의 브러시를 회전방향으로 임의로 회전하여 불꽃을 발생시켰을 때, AE의 기계적 노이즈 신호를 검출하여 주파수 스펙트럼으로 분석한 결과 주된 주파수 영역이 대략 1.3[MHz]∼l.5[MHz]인 것으로 나타났다
AE는 다른 비파괴 검사방법과 달리 가동 상태에서 구조물의 결함이 발생 및 성장을 검출 할 수 있으며, 연속 검사가 가능하다는 장점으로 인하여 대형 구조물의 안정성 평가에 널리 이용되고 있다. 하지만 AE는 20kHz부터 20MHz 사이에 발생하는 음파를 감지하기 위해 센서를 사용하며, 이 센서의 감도에 따라 결과가 달라질 가능성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 STS 304와 SS400 강재에 인장실험을 실시하여, 강재의 균열 신호를 탐지하고자 한다. 인장실험에는 스테인리스강 및 탄소강 시편을 준비하였고, 감도가 다른 센서를 이용하여 동일한 인장실험을 실시하였다. 그리고 균열이 발생하는 13개의 신호 파라미터에 대해 군집분석을 실시하여 4가지 종류의 군집으로 분류하였다. 또한 기무가설을 이용한 통계분석을 통해 두 시험편이 다르지 않다는 것을 증명하였다. 이 결과를 바탕으로 본 실험에서 얻은 Waveform이 재료의 균열신호라는 신뢰성을 확인할 수 있었다.
Banjara, Nawal Kishor;Sasmal, Saptarshi;Srinivas, V.
Smart Structures and Systems
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제23권2호
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pp.173-184
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2019
The main objective of this study is to evaluate the true fracture energy and monitor the damage progression in steel fibre reinforced concrete (SFRC) specimens using acoustic emission (AE) features. Four point bending test is carried out using pre-notched plain and fibre reinforced (0.5% and 1% volume fraction) - concrete under monotonic loading. AE sensors are affixed at different locations of the specimens and AE parameters such as rise time, AE energy, hits, counts, amplitude and duration etc. are obtained. Using the captured and processed AE event data, fracture process zone is identified and the true fracture energy is evaluated. The AE data is also employed for tracing the damage progression in plain and fibre reinforced concrete, using both parametric- and signal- based techniques. Hilbert - Huang transform (HHT) is used in signal based processing for evaluating instantaneous frequency of the acoustic events. It is found that the appropriately processed and carefully analyzed acoustic data is capable of providing vital information on progression of damage on different types of concrete.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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