구조물의 안전성평가와 관련하여 비파괴평가 방법 중에서 음향방출 (acoustic emission, AE)기법에 의한 비파괴적 결함 발생 검출 기법은 다른 기법에 비해 비교적 새로운 평가기술로서 구조물의 이상 유무를 조기에 진단하고 주기적으로 감시할 수 있는 온-라인 모니터링에 적합하다. 그러나 한편, 국내에서는 아직까지 이에 대한 체계적인 연구가 미비한 실정이며, 대부분 값비싼 외국 시스템을 도입하여 사용하고 있는 실정이다 뿐 만 아니라 기존의 음향방출 시스템은 장치의 특성상 시스템이 매우 복잡하고 가격이 고가인 관계로 다양한 산업분야에서 실제 현장에 적용하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 기존의 음향방출 시스템이 가지고 있던 불필요한 낭비적인 요소들을 제거하고 실제 산업현장에 부합하는 위치표정 시스템을 개발하고자 하였다. 한편, 기존의 AE 시스템들은 위치표정을 위한 신호분석이 난해할 뿐만 아니라 박판 구조물의 경우는 위치표정이 매우 어렵다. 본 연구에서는 시간-주파수 해석에 널리 사용되고 있는 웨이블릿 기법을 이용하여 보다 정확한 위치표정을 진단하는 기법을 수행하였다.
The objective of this study is to find the change of signal characteristics of matrix cracks due to the different specimen shapes. As the concept of the smart structure, monitoring of acoustic emission (AE) can be applied to inspect the fracture of the structures in operating condition using built-in sensors. To understand the characteristics of matrix crack signals, we performed tensile tests by changing the thickness and width of the specimens. This paper describes the implementation of time-frequency analysis such as wavelet transform (WT) fur the quantitative evaluation of fracture signals. The experimental result shows the distinctive signal features in frequency domain due to the different specimen shapes.
Ultraprecision machining and MEMS technology have been taken more and more important position in machining of microparts. Micro endmilling is one of the prominent technology that has wide spectrum of application field ranging from macro parts to micro products. Also, the method of micro-grooving using micro endmilling is used widely owing to many merit, but has problems of precision and quality of products due to tool wear and tool fracture. This investigation deals with state monitoring using acoustic emission(AE) signal in the micro-grooving. Characteristic evaluation of AE raw signal, AE hit and frequency analysis for state monitoring is also presented in the paper.
The speech signal has been put into a form suitable for storage and analysis by computer, several different operation can be performed. Filtering, sampling and quantization are the basic operation in digiting a speech signal. The waveform can be displayed, measured and even edited, and spectra can be computed using methods such as the Fast Fourier Transform (FFT), Linear predictive Coding (LPC), Cepstrum and filtering. The digitized signal also can be used to generate spectrograms. The spectrograph provide major advantages to the study of speech. So, author introduces the basic techniques for the acoustic recording, digital signal processing and the principles of spectrum and spectrogram.
The purpose of this study is to evaluate the AE characteristics for the basemetal, PWHT (post-weld heat treatment) and weldment specimens of SA-516 steel during fracture testing. Four-point bending and AE tests were conducted simultaneously. AE signals were emitted in the process of plastic deformation. AE signal strength and amplitude of the weldment was the strongest, followed by PWHT specimen and basemetal. More AE signals were emitted from the weldment samples because of the oxides, and discontinuous mechanical properties. AE signal strength and amplitude for the basemetal or PWHT specimen decreased remarkably compared to the weldment because of lower strength. Pre-cracked specimens emitted even lower event counts than the corresponding blunt notched specimens. Dimple fracture from void coalescence mechanism is associated with low-level AE signal strength for the basemetal or PWHT. Tearing mode and dimple formation were shown on the fracture surfaces of the weldment, but only a small fraction produced detectable AE.
본 연구는 비접촉 무전원 표면탄성파(surface acoustic wave, SAW) 온도센서를 개발하기 위하여 수행되었다. 단일전극 구조의 IDT(inter-digital transducer)와 434 MHz의 공진주파수를 가지는 SAW 소자를 $128^{\circ}$ rot-X $LiNbO_3$ 압전기판위에 반도체 공정으로 제작하였다. SAW 온도센서의 음향 반사판에 따른 반사 신호의 특성을 분석하기 위하여 다양한 형태의 음향 반사판을 제작하여 표면탄성파 신호의 반사특성을 분석한 결과 빗살형 전극형태의 반사판이 가장 양호한 반사특성을 나타내었다. SAW 온도센서를 구동하기 위한 신호를 송신하고 온도에 따른 SAW 센서의 출력신호를 수신하기 위하여 다이폴 안테나와 마이크로프로세서에 기반한 무선 송수신 시스템을 제작하였다. $40{\sim}80^{\circ}C$의 온도 범위에서 개발된 SAW 온도센서와 무선 송수신 시스템을 평가한 결과 온도증가에 따라 SAW 온도센서의 공진 주파수가 선형적으로 감소하였으며 결정계수가 0.99 이상으로 정확한 무선 온도측정이 가능한 것으로 나타났다.
수중음향렌즈 시스템은 해저를 탐사하여 고해상도의 영상을 얻어내는 시스템의 하나로 음향렌즈를 이용하여 빔을 형성한다. 음향렌즈를 이용하여 빔을 형성함으로써 복잡도를 낮추고 구동전력을 절감시킨다. 음향렌즈로부터 들어오는 빔을 배열센서로 수신하려면 음향렌즈의 빔패턴을 분석하여 센서간격을 설정하는 문제를 해결해야 한다. 여기서 SIR (Signal to Interference Ratio)을 사용하여 센서간격과 빔패턴과 영상 품질과의 관계를 분석한다. 빔패턴의 모양에 따라 SIR은 변하므로 대체로 센서간격이 넓으면 사이드로브의 영향이 감소하므로 SIR이 개선된다. 사이드로브의 크기가 크면 전반적으로 SIR이 악화된다. Apodization 함수에 따라 빔패턴의 메인로브의 폭과 모양과 사이드로브의 모양과 준위가 바뀐다. 따라서 적절한 apodization 함수를 적용하여 SIR을 개선한다. 본 논문에서 예시된 빔패턴의 경우 센서간격이 13mm에서 SIR이 0-10dB로 안정이 되지만, 그 값이 높지 않다. 따라서 Chebyshev 함수를 적용하여 37mm 이상의 구간에서 80dB의 SIR을 얻는다. 센서간격이 더 작은 경우는 Hann 함수나 triangular 함수가 좋은 성능을 나타냈다.
The signal-based acoustic emission (AE) characterization of concrete fracture process utilizing home-programmed AE monitoring system was performed for three kinds of static loading tests (Cubic-splitting, Direct-shear and Pull-out). Each test was carried out to induce a distinct fracture mode of concrete. Apart from monitoring and recording the corresponding fracture process of concrete, various methods were utilized to distinguish the characteristics of detected AE waveform to interpret the information of fracture behavior of AE sources (i.e. micro-cracks of concrete). Further, more signal-based characters of AE in different stages were analyzed and compared in this study. This research focused on the relationship between AE signal characteristics and fracture processes of concrete. Thereafter, the mode of concrete fracture could be represented in terms of AE signal characteristics. By using cement-based piezoelectric composite sensors, the AE signals could be detected and collected with better sensitivity and minimized waveform distortion, which made the characterization of AE during concrete fracture process feasible. The continuous wavelet analysis technique was employed to analyze the wave-front of AE and figure out the frequency region of the P-wave & S-wave. Defined RA (rising amplitude), AF (average frequency) and P-wave & S-wave importance index were also introduced to study the characters of AE from concrete fracture. It was found that the characters of AE signals detected during monitoring could be used as an indication of the cracking behavior of concrete.
This paper describes evaluation and monitoring methods of machining characteristics for developed micro grooving machine. Experiments were conducted under various process conditions such as spindle revolution speed, feed rates and depth of groove V and U shape of blade and STD11 were used in this experiment. The status of grooving was evaluated through analysis of the Acoustic emission (AE) signal resulted in each process condition. Based on the analysis, this paper examined the possibility of monitoring adapting fuzzy logic. In conclusion, this paper presented the possibility of monitoring in process adapting AE technology and appropriate micro grooving condition.
In this paper, we propose the filtered-x least mean fourth (LMF) algorithm where the error raised to the power of four is minimized and analyze its convergence behavior for a multiple sinusoidal acoustic noise and Gaussian measurement noise. Application of the filtered-x LMF adaptive filter to active noise control(ANC) requires estimating of the transfer characteristic of the acoustic path between the output and error signal of the adaptive controller. The results of the convergence analysis of the filtered-x LMF algorithm indicates that the effects of the parameter estimation inaccuracy on the convergence behavior of the algorithm are characterized by two distinct components : Phase estimation error and estimated gain. In particular, the convergence is shown to be strongly affected by the accuracy of the phase response estimate. Also, we newly show that convergence behavior can differ depending on the relative sizes of the Gaussian measurement noise and convergence constant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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