In recent years the acoustic emission technique has been increasingly applied for detecting flaw s and cracks in materials either under testing or in service. It is important that what is the origin of AE signals detected by AE transducers. The purpose of this paper is to detect AE source on ductile material such as pressure vessel steel, A533B. As the results of experimentation, the increase of AE events number is proportional to the increase of the volume of plain strain zone. The origin of AE signals is fracture of MnS inclusions which have small amplitude of AE waves.
The process of localization of cracks and movement of the fracture process zone(FPZ) was studied using the acoustic-emission(AE) techniques. The rate of AE events and sources of AE activity were studied for mortar and rock specimens loaded in uniaxial compression. A series of transducers could be used to detect and AE activity. Based on the time differences between detection of the event at different transducers, source of AE activity could be detected. The rate of AE events increased sharply before peak load. The highest rate occurred just after peak load was attained. The effective crack length estimated from the modified linear-elastic fracture mechanics seemed consistent with the optical and AE measurements.
Acoustic Emission was monitored during tensile test and loading-holding-unloa-ding cycle test for two types (notched and unnotched) of CFRP specimens. AE activities showed that the fiber breakage during tensile tests depended upon the specimen geometry. We obtained new AE parameter such as the ration (damage ratio= AE events during unloading test / AE events during loading test) and the felicity ratio from which we investigated dynamic fracture process of CFRP specimens. The damage ratio of AE events was shown to be a good indicator to distinguish the generated fracture mechanism, such as fiber breakage and delamination. Also, ultrasonic testing results after loading-holding-unloading cycle test were good agreement with AE test results to detect defects or fiber breakage.
A monitoring system for magnetic abrasive polishing process is necessary to ensure the polishing products the high quality and integrity. Acoustic emission (AE) signal is known to reflect the material removal phenomena in other machining processes. In a case of the magnetic abrasive polishing of non-magnetic materials, application of AE method is very difficult because of lower machining force on the surface of workpiece and the level of AE signal is extremely lower. In this study, AE sensor-based monitoring system is applied to the magnetic abrasive polishing. The relation between the level of the AE RMS and the surface roughness during the magnetic abrasive polishing of magnesium alloy steel is investigated.
This experimental study is mainly investigated on the mean cutting forces and AE(acoustic emission) parameters in order to detect and estimate the tool failure in the pachinig of SUS304 by face milling Mean cutting forces and AE parameters can detect the tool failure in face milling. Effective detection parameters are AE RMS, AE energy, AE count, AE duration, and z-direction mean cutting force. From the analysis of cutting tool failure detection, the tool failure of face milling is caused by sudden increasing of the cutting force.
Using non-destructive Acoustic Emission (AE) and optical Digital Image Correlation (DIC) methods, the moment-curvature behavior of steel and GFRP bars reinforced concrete beams under flexure was explored in this study. In the tension zone, laboratory studies were carried out on steel-RC and GFRP-RC beams with varying percentages of longitudinal reinforcement ratios of 0.33 %, 0.52%, and 1.11%. The distinct mechanism of cracking initiation and fracture progression of failure in steel-RC and GFRP-RC beams were effectively correlated and picked up using AE waveform characteristics of the number of AE hits and their amplitudes, AE energy as well as average frequency and duration. AE XY event plots and longitudinal strain profiles using DIC gives an online and real-time visual display of progressive AE activity and strains respectively to efficaciously depict the crack evolution and their advancement in steel-RC and GFRP-RC beams. They display a close matching with the micro and macro-cracks visually observed in the actual beams at various stages of loading.
짧은 섬유로 강화된 열가소성수지의 복합재료를 대상 재료로 하여 AE의 발생위치(AE source location)를 구하고 AE신호의 진폭분포에 미치는 감쇠 손실(attenuation loss)의 영향을 정량적으로 검토했다. 모의 AE파를 이용하여 측정된 감쇠율은 시험편내의 섬유체적함유율의 증가에 따라 단순 선형관계식으로 예상되는 값보다 더 작았다. 시험편에서 계측된 AE진폭분포에 감쇠손실을 보정한 결과, 시험편의 게이지부에 설정된 각 구역에서 서로 유사한 수준의 진폭분포가 나타났다. 또한 보정된 AE진폭은 시험편의 변형이 진행됨에 따라 더욱 크게 되었다. 따라서, AE진폭을 이용한 고분자복합재료의 손상해석에서는 AE파의 감쇠효과를 보정해야 됨이 확인되었다.
본 연구는 목재(참나무 판목 판재) 건조 중 발생하는 음향방출 신호에 대하여 목재 내 수분이동에 의한 신호와 표면할열에 의한 신호를 해석하고 분류하기 위하여 수행되었다. AE 신호의 특징값들에 대한 상관분석을 실시하여 상호의존성이 높은 변수를 제거한 후 주성분 분석을 실시하였다. AE 변수들을 독립변수로 한 분류기와 주성분들을 독립변수로 한 분류기에 대하여 분류성능을 비교하였다. 목재 건조 시 발생하는 표면할열과 수분이동에 따른 AE 신호 파형을 분석한 결과 대체적으로 표면할열에 의한 신호가 최대진폭이 크며 상승시간이 팎고 상대적으로 고주파의 신호인 것으로 분석되었다. 다중 회귀분석모델을 이용하여 수분이동에 의한 신호와 표면할열에 의한 신호를 분류할 수 있는 분류기를 개발하고 평가한 결과 개별 AE 변수들을 독립변수로 하는 분류기 보다 주성분들을 독립변수로 하는 분류기의 분류성능이 양호한 것으로 나타났다.
Kim, Jin-Seop;Kim, Geon-Young;Baik, Min-Hoon;Finsterle, Stefan;Cho, Gye-Chun
Geomechanics and Engineering
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제18권1호
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pp.11-20
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2019
The purpose of this study was to propose a new approach for quantifying in situ rock mass damage, which would include a degree-of-damage and the degraded strength of a rock mass, along with its prediction based on real-time Acoustic Emission (AE) observations. The basic approach for quantifying in-situ rock mass damage is to derive the normalized value of measured AE energy with the maximum AE energy, called the degree-of-damage in this study. With regard to estimation of the AE energy, an AE crack source location algorithm of the Wigner-Ville Distribution combined with Biot's wave dispersion model, was applied for more reliable AE crack source localization in a rock mass. In situ AE wave attenuation was also taken into account for AE energy correction in accordance with the propagation distance of an AE wave. To infer the maximum AE energy, fractal theory was used for scale-independent AE energy estimation. In addition, the Weibull model was also applied to determine statistically the AE crack size under a jointed rock mass. Subsequently, the proposed methodology was calibrated using an in situ test carried out in the Underground Research Tunnel at the Korea Atomic Energy Research Institute. This was done under a condition of controlled incremental cyclic loading, which had been performed as part of a preceding study. It was found that the inferred degree-of-damage agreed quite well with the results from the in situ test. The methodology proposed in this study can be regarded as a reasonable approach for quantifying rock mass damage.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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