The purpose of present paper is to investigate a fracture characteristics of the finite-width single-edge-notch(SEN) carbon fiber/epoxy reinforced plastics(CFRP) plates by using an acoustic emission(AE). Uni-directionally oriented 10 plies CFRPs specimen which had different notch length were prepared for monotonic tensile test. Matrix cracking appeared over whole testing process and fiber breaking appeared later on mainly Load distribution factor of the matrix confirmed that increased according as increases of plate width ratio. The amplitude distribution of AE signal from a specimens is an aid to the determination of the different fracture mechanism such as matrix cracking, disbonding, interfacial delamination, fiber pull-out, fiber breaking, and etc. In the result of AE amplitude distribution analysis, matrix cracking, fiber disbonding or interfacial delamination, and fiber pull-out or fiber breaking signal correspond to <65dB, <75dB, and <90dB respectively, Also, changes of the slope of cumulative AE energy represented crazing phenomena or degradation of materials.
This study is to investigate a damage estimation of single edge notched tensile specimens as a function of acoustic emission(AE) according to the uni-directionally oriented carbon fiber/epoxy composites, CFRP In fiber reinforced composite materials, AE signals due to several types of failure mechanisms are typically observed. These are due to fiber breakage, fiber pull-out matrix cracking, delamination, and splitting or fiber bundle breaking. And these are usually discriminated on the basis of amplitude distribution, event counts, and energy related parameters. In this case, AE signals were analyzed and classified 3 regions by AE event counts, energy and amplitude for corresponding applied load. Bath-tub curve shows 3 distinct periods during the lifetime of a single-edge-notch(SEN) specimen. The characterization of AE generated from CFRP during SEN tensile test is becoming an useful tool f3r the prediction of damage failure or/and failure mode analysis.
The SM45C metallic coupons have been tested under static tensile loading with acoustic emission (AE) as the load-deflection curve mainly. In this study, we used AE to detect the yielding of material and AE techniques was applied to rapidly estimate the mechanical characteristics of a material. First, coupons without an artificial defect were tested at different cross-head speed. For all cases in this analysis, yielding point of SM45C coupons did not appear definitely compared to mild steel, whereas coupons start to generate AE counts upon yielding. So all cases are normalized to know the possibility of accelerated life test of a material. And next, coupons with different from sizes of circular hole defects were tested at the same cross-head speed of 5 mm/min. Results were classified into 3 classes and analyzed by AE amplitude & signal strength as a function of time. Summarizing the specific conclusions, we need to additional research considering plate with width-ratio in order to estimate the fracture mechanism.
The objective of this study is to evaluate an acoustic emission (AE) source characterization and fracture behavior of the SM45C steel by using back-propagation neural network (BPN). In previous research Ref. [8] about k-nearest neighbor classifier (k-NNC) continuity, we used K-means clustering method as an unsupervised learning method for obtaining multi-variate AE main data sets, such as AE counts, energy, amplitude, risetime, duration and counts to peak. Similarly, we applied k-NNC and BPN as a supervised learning method for obtaining multi-variate AE working data sets. According to the error of convergence for determinant criterion Wilk's ${\lambda}$, heuristic criteria D&B(Rij) and Tou values are discussed. As a result, in k-NNC before fracture signal is detected or when fracture signal is detected, showed that produce some empty classes in BPN. And we confirmed that could save trouble in AE signal processing if suitable error of convergence or acceptable encoding error give to BPN.
This study was Performed to classify the acoustic emission(AE) signal due to surface cracking and moisture movement in the flat-sawn boards of oak(Quercus Variablilis) during drying using the principal component analysis(PCA) and artificial neural network(ANN). To reduce the multicollinearity among AE parameters such as peak amplitude, ring-down count event duration, ring-down count divided by event duration, energy, rise time, and peak amplitude divided by rise time and to extract the significant AE parameters, correlation analysis was performed. Over 96 of the variance of AE parameters could be accounted for by the first and second principal components. An ANN analysis was successfully used to classify the Af signals into two patterns. The ANN classifier based on PCA appeared to be a promising tool to classify the AE signals from wood drying.
스크래칭 시험(scratching test)을 이용하여 단결정 실리콘의 수직하중에 대한 마찰계수, AE(Acoustic Emission) 신호와 긁힌 자취의 미세균열을 관찰하고 그 결정구조를 분석하였다. 스크래칭 시험은 하중인가속도(loading rate)를 100N/min으로 하고 스크래칭 속도(scratching speed)를 1, 3, 6, 10mm/min의 4가지로 하여 최대 30N이 될 때까지 행하였다. 그 결과, 수직하중 또는 스크래칭 속도가 증가할 때 마찰계수, AE, 균열밀도는 증가하는 경향을 나타내었다. 스크래칭, 자취에 대한 마이크로 라만 분광법을 이용한 결정구조 분석결과, 스크래칭 속도가 느린 조건에서 압력인가에 따른 실리콘의 다이아몬드 구조에서 다른 고압상의 구조로의 상전이 현상을 관찰할 수 있었다.
This is a study on the distribution of acoustic emission parameters during a burst test for a type-II CNG vehicle fuel tank. A resonant AE sensor with a central frequency of 150 kHz was attached to the composite materials in the center of the fuel tank. The pressure was increased from 30 to 100% of the expected burst pressure and was maintained for 10 minutes at each level. Damage at 70% of expected burst pressure occurred by various damage mechanisms including fiber breakage and delamination, while that of below 60% only occurred by matrix crack initiation and growth. The count, duration and rise time of the AE signal at 60% of the expected burst pressure are distributed below 500, 5000 ${\mu}s$ and 300 ${\mu}s$, respectively. Then, at above 70% they increased with pressure by superimposing of individual AE signal generated at a nearby place. These results confirmed that the analysis of the distribution of AE parameters is an effective tool for estimating damage of a CNG fuel tank.
The CFRP-confined circular concrete-filled steel tubular column is composed of concrete, steel, and CFRP. Its failure mechanics are complex. The most important difficulties are lack of an available method to establish a relationship between a specific damage mechanism and its acoustic emission (AE) characteristic parameter. In this study, AE technique was used to monitor the evolution of damage in CFRP-confined circular concrete-filled steel tubular columns. A fuzzy c-means method was developed to determine the relationship between the AE signal and failure mechanisms. Cluster analysis results indicate that the main AE sources include five types: matrix cracking, debonding, fiber fracture, steel buckling, and concrete crushing. This technology can not only totally separate five types of damage sources, but also make it easier to judge the damage evolution process. Furthermore, typical damage waveforms were analyzed through wavelet analysis based on the cluster results, and the damage modes were determined according to the frequency distribution of AE signals.
In this study, a four-point bending test was conducted to assess and detect the damage to reinforced concrete structures using the acoustic emission (AE) technique. Based on the crack investigation results, flexural failure was classified into four stages and compared with the characteristic analysis results of AE parameters. The parametric characterization indicated that the activity of the primary AE signal was high in the early stage, and that of the second signal increased after the flexural cracks stabilized. Because the secondary AE signal included noise generated by friction, parameter-based analysis for damage assessment was performed using the primary signal; the secondary signal was used as complement. The activity analyses of the primary and secondary signals effectively classified crack propagation; however, determining the macrocracks and yielding of reinforcing bars had certain limitations. Nevertheless, applying the damage index with cumulative AE energy is a complementary technique for detecting and assessing structure damage that well detects the occurrence of macrocracks.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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