Active vibration control of intelligent laminated composite plates is performed experimental1y Laminated composite place is modeled by the system identification method. For the system identification process, the laminated composite place is excited by two piezoelectric actuators with PRBS signals. At the same time, the displacement of the laminated composite plate is measured by a gap sensor. From these excited PRBS signals and the measured displacement sequence, system parameters of the laminated composite plate are estimated using a recursive prediction error method. Model of the laminated composite plate with two piezoeletric actuators is assumed to be the form of ARMAX. From the estimated ARHMAX model, a state space equation of the observable canonical form is obtained. With this state space equation, a controller and an observer for active vibration control is designed using the optimal control method. Controller and observer are implemented on a digital system. Experiments on the vibration control are Performed with changing the outer layer fiber orientation of intelligent composite plates.
A relatively low frequency Lamb wave-based damage identification method called damage imaging method for rectangular composite plate is presented. A damage index (DI) is generated from the delay matrix of the Lamb wave response signals, and it is used to indicate the location and approximate area of the damage. The viability of this method is demonstrated by analyzing the numerical and experimental Lamb wave response signals from rectangular composite plates. The technique only requires the response signals from the plate after damage, and it is capable of performing near real time damage identification. This study sheds some light on the application of Lamb wave-based damage detection algorithm for plate-type structures by using the relatively low frequency (e.g., in the neighborhood of 100 kHz, more suitable for the best capability of the existing fiber optic sensor interrogator system with the sampling frequency of 500 kHz) Lamb wave response and a reference-free damage detection technique.
It is important to identify the exact target optical cable that a worker look for when he executes a cable construction work. Until now, An Optical cable identification work has been done by a manual pulling of an optical cable or by the method of using RF signals. But these methods not only consume much time and labor costs but also have a distance limit of the optical cable to identify. In this paper, we propose a method that uses the phase change signal of the optical interferometer to identify an optical cable. With the proposed method the field worker can have an efficient tool to prevent miscutting the optical cable and can also save operating costs.
In this study, DAQ and TRA modules were applied to the CFRP single specimen testing method using AE. A method for crack identification in CFRP specimens based on k-mean clustering and wavelet transform analysis are presented. Mode I on DCB under vertical loading and mode II on 3-points ENF testing under share loading have been carried out, thereafter k-mean method for clustering AE data and wavelet transition method per amplitude have been applied to investigate characteristics of interfacial fracture in CFRP composite. It was found that the fracture mechanism of Carbon/Epoxy Composite to estimate of different type of fractures such as matrix(epoxy resin) cracking, delamination and fiber breakage same as AE amplitude distribution using a AE frequency analysis. In conclusion, the presented results provide a foundation for using wavelet analysis as efficient crack detection tool. The advantage of using wavelet analysis is that local features in a displacement response signal can be identified with a desired resolution, provided that the response signal to be analyzed picks up the perturbations caused by the presence of the crack.
This document was prepared to review and summarize the analytical methods for airborne and bulk asbestos. Basic principles, shortcomings and advantages for asbestos analytical instruments using phase contrast microscopy(PCM), polarized light microscopy(PLM), X-ray diffractometer (XRD), transmission electron microscopy(TEM), scanning electron microscopy(SEM) were reviewed. Both PCM and PLM are principal instrument for airborne and bulk asbestos analysis, respectively. If needed, analytical electron microscopy is employed to confirm asbestos identification. PCM is used originally for workplace airborne asbestos fiber and its application has been expanded to measure airborne fiber. Shortcoming of PCM is that it cannot differentiate true asbestos from non asbestos fiber form and its low resolution limit ($0.2{\sim}0.25{\mu}m$). The measurement of airborne asbestos fiber can be performed by EPA's Asbestos Hazard Emergency Response Act (AHERA) method, World Health Organization (WHO) method, International Standard Organization (ISO) 10312 method, Japan's Environmental Asbestos Monitoring method, and Standard method of Indoor Air Quality of Korea. The measurement of airborne asbestos fiber in workplace can be performed by National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH) 7400 method, NIOSH 7402 method, Occupational Safety and Health Administration (OSHA) ID-160 method, UK's Health and Safety Executive(HSE) Methods for the determination of hazardous substances (MDHS) 39/4 method and Korea Occupational Safety and Health Agency (KOSHA) CODE-A-1-2004 method of Korea. To analyze the bulk asbestos, stereo microscope (SM) and PLM is required by EPA -600/R-93/116 method. Most bulk asbestos can be identified by SM and PLM but one limitation of PLM is that it can not see very thin fiber (i.e., < $0.25{\mu}m$). Bulk asbestos analytical methods, including EPA-600/M4-82-020, EPA-600/R-93/116, OSHA ID-191, Laboratory approval program of New York were reviewed. Also, analytical methods for asbestos in soil, dust, water were briefly discussed. Analytical electron microscope, a transmission electron microscope equipped with selected area electron diffraction (SAED) and energy dispersive X-ray analyser(EDXA), has been known to be better to identify asbestiform than scanning electron microscope(SEM). Though there is no standard SEM procedures, SEM is known to be more suitable to analyze long, thin fiber and more cost-effective. Field emission scanning electron microscope (FE-SEM) imaging protocol was developed to identify asbestos fiber. Although many asbestos analytical methods are available, there is no method that can be applied to all type of samples. In order to detect asbestos with confidence, all advantages and disadvantages of each instrument and method for given sample should be considered.
This study proposes two new approaches for identifying damage patterns in a holed CFRP cross-ply laminate using an embedded fiber Bragg grating (FBG) sensor. It was experimentally confirmed that the reflection spectrum from the embedded FBG sensor was significantly deformed as the damage near the hole (i.e. splits, transverse cracks and delamination) extended. The damage patterns were predicted using forward analysis (a damage analysis and an optical analysis) with strain estimation and the proposed damage-identification method as well as the forward analysis only. Forward analysis with strain estimation provided the most accurate damage-pattern estimation and the highest computational efficiency. Furthermore, the proposed damage identification significantly reduced computation time with the equivalent accuracy compared to the conventional identification procedure, by using damage analysis as the initial estimation.
In recent years, composite materials such as fiber reinforced plastics (FRP) have gained considerable attention in the aircraft and automobile industries due to their light weight, high modulus and specific strength. In practice, control of chip formation appears to be the most serious problem since chip formation mechanism in composite machining has significant effects on the finished surface [1,2,3,4,5]. Current study will discuss frequency analysis based on autoregressive (AR) time series model and process characterization in orthogonal cutting of a fiber-matrix composite materials. A sparsely distributed idealized model composite material, namely a glass reinforced polyester (GFRP) was used as workpiece. Analysis method employs a force sensor and the signals from the sensor are processed using AR time series model. The experimental correlation between the different chip formation mechanisms and model coefficients are established.(omitted)
열분해 기체 크로마토그래피 (Py-GC)를 이용하여 섬유의 동일성과 함량을 조사하였다. 면사, 폴리에스터, 면과 폴리에스터 혼방사를 Py-GC를 이용하여 그 성분과 함량을 조사하였다. 면과 폴리에스터 성분은 각각의 특성 피이크를 나타내었으며, 특성 피이크의 면적은 각 성분의 함량이 증가함에 따라 비례적으로 증가함을 알 수 있었다. 또한 폴리에스터의 경우에 열분해로부터 생성되는 화합물의 성분을 질량 분광법을 이용하여 테레프탈산, 벤조산, 비닐 벤조산임을 확인할 수 있었으며, 이를 바탕으로 미지의 시료에 포함되어 있는 면과 폴리에스터의 함량을 정량 분석할 수 있었다.
현장조사 시 증거물을 찾는 방법은 육안관찰과 과학수사장비를 활용하게 된다. 감정에 활용되고 있는 현장 증거물은 혈액, 정액, 타액, 모발, 지문, 섬유, 토양, 페인트 등 그 종류는 매우 다양하며 그 중 지문은 현장 감식을 통하여 직접 현출하여 신속하게 개인을 식별 할 수 있다. 본 연구에서는 일상에서 많이 접할 수 있으면서도 선택적 현출 방법이 필요한 가죽류 지갑, 혁대, 쇼파 등에 대하여 다양한 현출 방법을 이용 검토 한 결과 다양한 가죽의 현출방법으로 자석형광분말법 및 형광분말법을 이용한 잠재지문 현출방법이 효율적인 것으로 확인하였다.
Hydrophobic property of Kapok fiber was investigated by sequential removal of its components by different extraction methods. Acetone extraction for the removal of the hydrophobic extractives, holo-cel-lulose preparation after the removal of lignin and xylan extraction by potassium hydroxide was applied. The degree of hydrophobicity of each samples were measured by the water sorption ability. The water sorption ability of Kapok fiber was increased by the sequential treatment of acetone extraction, holocellulose preparation and xylan removal. Based on holocellulose compositional analysis by $^1H$-NMR spectroscopic method, the unusual high amount of the acetyl groups in the holocellulose of Kapok partially contributed to the hydrophobicity of Kapok holocellulose fiber.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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