The object of this study is to investigate the effect of compounded welding by using an acoustic emission (AE) signals and doing a source location for weld heat affected zone (HAZ) through tensile testing. This study was carried out a SM 490A high tension steel for electronic shielded metal arc welding (SMAW), $CO_2$ gas arc welding and TIG welding. Data displays are based on the measured parameters of the AE signals, along with environmental variables such as time and load. These history plots are displays showing the chronological course of the test. Also, source location gives the X- and Y-coordinates of the AE source.
To detect the failures in machine, the signals of current, vibration and acoustic emission are widely used in industry. And unexpected failures of gears are not only extremely damaging but also lead to economic losses. In this paper, to detect the misalignment occurred at between two gears in gearboxes, the signals of current, vibration and AE were measured at gearbox and motor power line. FFT(Fast Fourier Transform) was used for current and vibration signal analysis to find gear failure frequency. Especially, the envelop analysis and wavelet transform were applied for AE signal. Therefore, compared with the results of three kinds of signal, the possibility of earily detection by AE is identified or checked.
In this study, the friction welding experiment was performed by using the design of experiment. And the signal data acquired by acoustic emission sensor were analyzed to predict the tensile strength of friction welding part at friction welding process for AZ31 magnesium alloy. A dimensionless coefficient($\phi_{AE}$), which consisted in the square of AE rms and variance, was defined as the characteristic of friction welding and the prediction equation was obtained by using linear regression. As the result of analysis, it was seen that the correlation between predicted and measured values became very close and on-line prediction of the ensile strength was possible in friction welding part.
As a fundamental experimental study for reliability improvement of lithium ion secondary battery, degradation mechanism was investigated by microscopic observation and acoustic emission monitoring. Microstructural observation of the decomposed battery after cycle test revealed mechanical and chemical damages such as interface delamination, microcrack of the electrodes, and solid electrolyte interphase (SEI). Acoustic emission (AE) signal was detected during charge and discharge of lithium ion battery to investigate relationships among cumulative count, discharge capacity, and microdamages. With increasing number of cycle, discharge capacity was decreased and AE cumulative count was observed to increase. Observed damages were attributed to sources of the detected AE signals.
The research on the development of the fault monitoring system for the thermal reduction reactor has been performed preliminarily in order to support the successful operation of the thermal reduction reactor. The final task of the development of the fault monitoring system is to assure the integrity of the thermal$_3$ reduction reactor by the acoustic emission (AE) method. The objectives of this paper are to identify and characterize the fault-induced signals for the discrimination of the various AE signals acquired during the reactor operation. The AE data acquisition and analysis system was constructed and applied to the fault monitoring of the small- scale reduction reactor, Through the series of experiments, the various signals such as background noise, operating signals, and fault-induced signals were measured and their characteristics were identified, which will be used in the signal discrimination for further application to full-scale thermal reduction reactor.
The fracture toughness of ceramics can be measure by such various methods as DT (double torsion), CN (chevron notch) etc. But, the application of these methods to the engineering ceramics is very difficult because of its very high hardness. So, IF (indentation fracture) method is generally used for the evaluation of fracture toughness of ceramics. The Median crack induced by the sharp Vickers indenter was compared with the detected AE (acoustic emission) signal. On the silicon nitride ceramics, the AE test results agree fairly well with the median crack occurance and growth process. But, on the alumina, very many complicated crack signals were detected besides median crack. It can be considered that the IF methods must be used in limited engineering ceramics materials.
Soltangharaei, V.;Hill, J.W.;Ai, Li;Anay, R.;Greer, B.;Bayat, Mahmoud;Ziehl, P.
Structural Engineering and Mechanics
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제75권6호
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pp.723-736
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2020
In this paper, acoustic emission (AE) and pattern recognition are utilized to identify the AE signal signatures caused by propagation of stress corrosion cracking (SCC) in a 304 stainless steel plate. The surface of the plate is under almost uniform tensile stress at a notch. A corrosive environment is provided by exposing the notch to a solution of 1% Potassium Tetrathionate by weight. The Global b-value indicated an occurrence of the first visible crack and damage stages during the SCC. Furthermore, a method based on linear regression has been developed for damage identification using AE data.
Rubber-modified epoxy resins have been employed as adhesive and matrix materials for glass and corbon-fiber composites. The behavior of fracture around a crack tip for rubber-modified epoxy resin is investigated through the acoustic emission (AE) analysis of compact tension specimens. Damage zone and rubber particles distributed around a crack tip were observed by a polarized optical microscope and an atomic force microscope (AFM). The damage zone in front of pre-crack tip in rubber-modified specimen $(15wt\%\; rubber)$ began to form at about $13\%$ level of the fracture load and grew in size until $57\%$ load level. After that, the crack propagated in a stick-slip manner. Based on time-frequency analysis of AE signals and microscopic observation of damage zone, it was thought that AE signals with frequency bands of 0.15-0.20 MHz and 0.200.30 MHz were generated from cavitation in the damage zone and crack propagation, respectively.
Combination of the parametric and the wavelet analyses of acoustic emission (AE) signals was applied to identify the failure modes in carbon fiber reinforced plastic (CFRP) composite laminates during tensile testing. AE signals detected by surface mounted lead-zirconate-titanate (PZT) and polyvinylidene fluoride (PVDF) sensors were analyzed by parametric analysis based on the time of occurrence which classifies AE signals corresponding to failure modes. The frequency band level-energy analysis can distinguish the dominant frequency band for each failure mode. It was observed that the same type of failure mechanism produced signals with different characteristics depending on the stacking sequences and the type of sensors. This indicates that the proposed method can identify the failure modes of the signals if the stacking sequences and the sensors used are known.
In this paper, dissimilar friction welding were produced using 15 mm diameter solid bar in chrome molybedenum steel(SCM440) to stainless steel(STS316L) to investigate their mechanical properties. Consequently, optimal welding conditions were n=2000 rpm, HP=70 MPa, UP=140 MPa, HT=10 sec and UT=10 sec when the metal loss(Mo) is 8.6 mm. In addition, an acoustic emission technique was applied to evaluate the optimal friction welding condition. AE parameters including the cumulative count, amplitude and energy showed a various changes according to the friction condition. A continuous type waveforms and low frequency spectrum was presented in friction time. On the other hand, a burst type waveform and high frequency spectrum was exhibited in pressing time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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