Weld pool oscillation for the full-penetration GTA welding process was investigated for its possible application to weld penetration control through theoretical modeling and experiment. Energy method was used to estimate the natural frequency of the molten pool having the physically-acceptable weld geometry and oscillation modes. An unique experimental system was built which had the data acquisiton and video capabilities so that the pool oscillation signals and molten pool surfaces could be monitored continuously. Pool oscillation was detected through arc voltage and arc light emission simultaneously. The signal from arc light emission showed good coherence with that from arc voltage, and arc light generated the higher quality signal. The molten pool was found to oscillate in different oscillation modes based on the travel speed and weld geometry. The natural frequency estimated from the theoretical model agreed reasonably well with the experimental results.
Various monitoring techniques are now available for structural health monitoring and Acoustic Emission (AE) is one of them. One of the major advantages of the AE technique is its capability to locate active cracks in structural members. AE crack locating approaches are affected by the signal attenuation and dispersion of elastic waves due to inhomogeneity and geometry of reinforced concrete (RC) members. In this paper, a novel technique is described based on signal processing and sensor arrangement to process multisensory AE data generated by the onset and propagation of cracks and is validated with experimental results from an in-situ load test. Considering the sources of uncertainty in the AE crack location process, a methodology is proposed to capture and locate events generated by cracks. In particular, the relationship between AE events and load is analyzed, and the feasibility of using the AE technique to evaluate the cracking behavior of two RC slab strips during loading to failure is studied.
The compressor is one of important elements in refrigeration cycle and play an important role of refrigeration efficiency and quality. This paper analyzes slides in rotary compressors for room air conditioners, monitoring using Acoustic Emission(AE) technique. Reliability of rotary compressors which are factory-tested has been evaluated through visual inspection on taking them apart after long term test, which is life test. This paper describes methods for acquisition and processing of Acoustic Emission(AE) raw signal to monitor state of rotary compressor in Life Test.
The object of the present work is the natural frequency analysis of subambient pressure tri-pad and pico sliders. Head/disk interaction during start/stop and constant speed were detected by using the acoustic emission (AE) test system. The frequency spectrum analysis is performed using the AE signal obtained during the head/disk interaction. The FFT (Fast Fourier Transform) analysis of the AE signals is used to understand the interaction between the AE signal and the state of contact. Natural frequency analysis was performed using the Ansys program. The results indicate acceptable accordance of finite element calculation results with the experimental results.
An in-process extraction method of the ground surface roughness is a bottle-neck and essential field in conventional machining process. We define the D.A.R.F(Dimensionless Average Roughness Factor) that has a roughness characteristic of ground surface. D.A.R.F include the absolute average and the standard deviation values which are the analytic parameters of the AE(Acoustic Emission) signal generated during the grinding operation. The theoretical equation between the surface roughness and the D.A.R.F has been derived from the linear regressive analysis and verified its availability through the experimentation on the surface grinding machine.
In this paper, a new efficient feature extraction method based on Daubechies discrete wavelet transform is presented. This paper especially deals with the assessment of process statistical parameter using the features extracted from the wavelet coefficients of measured acoustic emission signals. Since the parameter assessment using all wavelet coefficients will often turn out leads to inefficient or inaccurate results, we selected that level-3 stage of multi decomposition in discrete wavelet transform. We make use of the feature extraction parameter namely, maximum value of acoustic emission signal, average value, dispersion, skewness, kurtosis, etc. The effectiveness of this new method has been verified on ability a diagnosis transformer go through feature extraction in stage of aging(the early period, the middle period, the last period)
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.
식물의 환경제어 향상을 위하여, 비파괴적인 방법을 사용하여 식물의 신호 특성이 연구되고 있다. 본 연구에서는 속씨식물과 겉씨식물에서 검출되는 음향방출 신호에 미치는 물 스트레스의 영향에 대하여 검토하였다. 낮 시간의 음향방출 신호는 밤 시간 보다 훨씬 많았으며, 낮 시간의 신호는 식물의 물 스트레스에 의해서 발생한 것으로 판단된다. 속씨식물과 겉씨식물은 음향 신호의 강한 주파수 대역이 다르게 나타났으며, 실외에서 검출한 식물의 음향 신호 주파수는 동일한 식물을 사용하여 실내에서 검출한 신호의 주파수 범위와 일치하였다.
Fiber laser is a heat source which is introduced recently, and so has a little researched data compare with conventional laser processing. Moreover basic data for welding monitoring are also insufficient. Therefore, in this study, the change of signal with measuring position and angle of plasma emission signals were analysed as a basic experiment for real time monitoring in fiber laser welding. As a result, the signals measured from the side, front and rear had the biggest intensity at $60^{\circ}$, and frequency peak to reflect the behavior of keyhole and swing of plasma by shield gas was detected at $45{\sim}60^{\circ}$. However, both intensity of signal and the result of FFT for monitoring were satisfied at the angle of $45^{\circ}$ from the side.
Small cracks or chips of a product appear very frequently in the course of continuous production of an automatic press process system. These phenomena became the cause of not only defective product but also damage of a press mold. In order to solve this problem AE(Acoustic emission) system was introduced. AE system was expected to be very effective to real time detection of the defective product and for the prevention of the damage in the press molds In this study, for the pick and analysis of AE signals generated from the press process, AE sensors/pre-amplifier/analysis and processing board were used as frequently found in the other similar cases. For the analysis and processing the AE signals picked in real time from the normal or the detective products, specialized software called AE-win(software for processing AE signal from Physical Acoustics Corporation) was used. As a result of this work it was conformed that intensity and shape of the various AE signals differ depending on the weight of the press and thickness of sheet and process type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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