본 연구는 이종 접착 재질의 접착 계면에서 미접착 결함을 검출하기 위한 새로운 시험 기법을 개발하기 위함이다. 접착 계면과 미접착 계면에서의 초음파 전달 현상을 이론적으로 해석하여 초음파 신호를 모델링하였고, 이론적 분석에 기초하여 미접착 계면에서의 위상 반전 현상을 이용한 검사 방법을 FRP/고무 시편에 적용하였다. 정량적으로 결함의 최소 검출 능력을 평가하기 위하여 알루미늄/고무시편에 평저공을 가공하여 제작하였고 일반적으로 사용하고 있는 펄스에코반사법과 새로운 시험 기법인 위상반전법을 상호 비교하였으며 이론적으로 예측한 초음파 신호와 실험에서 얻은 초음파 신호를 근거로 위상반전법으로 미접착 결함을 검출할 수 있다고 판단하였다.
The terahertz wave (THz wave) is a band between infrared and microwaves and is defined as an electromagnetic wave having a frequency of 0.1 to 10 THz band. THz waves have the property of transmitting nonpolar materials, which the visible light cannot be transmitted, such as ceramics, plastics, and paper; and the photon energy is low, such as several meV. For this reason, non-destructive testing equipment based on THz imaging technology can be applied to the industrial field. Recently, THz imaging technology was applied in wide industrial fields, such as automobiles, batteries, food, medical, and security, and being actively studied. In this paper, we describe the research trends of terahertz imaging technology and experimental results. Furthermore, we summarize the recent commercialized terahertz camera. Finally, we present the research results in the field of the human security scanner system.
Vacuum Insulation Panel (VIP) is an high energy efficient insulation system that facilitate slim but high insulation performance, based on based on a porous core material evacuated and encapsulated in a multi-barrier envelope. Although VIP has been on the market for decades now, it wasn't until recently that efforts have been initiated to propose a standard on aging testing. One of the issues regarding VIP is its durability and aging due to pressure and moisture dependent increase of the initial low thermal conductivity with time. It is hard to visually determine at an early stage. Recently, a method of analyzing the damage on the a material surface by applying image processing technology has been widely used. These techniques provide fast and accurate data with a non-destructive way. In this study, the surface VIP images were analyzed using the Harris corner detection algorithm. As a result, 171,333 corner points in the normal packaging were detected, whereas 32,895 of the defective packaging, which were less than the normal packaging. were detected. These results are considered to provide meaningful information for the determination of VIP condition.
This paper reviews studies on the types and functions of oil sensors used for machine condition monitoring. Machine condition monitoring is essential for maintaining the reliability of machines and can help avoid catastrophic failures while ensuring the safety and longevity of operation. Machine condition monitoring involves several components, such as compliance monitoring, structural monitoring, thermography, non-destructive testing, and noise and vibration monitoring. Real-time monitoring with oil analysis is also utilized in various industries, such as manufacturing, aerospace, and power plants. The three main methods of oil analysis are off-line, in-line, and on-line techniques. The on-line method is the most popular among these three because it reduces human error during oil sampling, prevents incipient machine failure, reduces the total maintenance cost, and does not need complicated setup or skilled analysts. This method has two advantages over the other two monitoring methods. First, fault conditions can be noticed at the early stages via detection of wear particles using wear particle sensors; therefore, it provides early warning in the failure process. Second, it is convenient and effective for diagnosing data regardless of the measurement time. Real-time condition monitoring with oil analysis uses various oil sensors to diagnose the machine and oil statuses; further, integrated oil sensors can be used to measure several properties simultaneously.
Splitting tensile strength (STS) is an important mechanical parameter of concrete. This study offers novel methodologies for the early prediction of this parameter. Artificial neural network (ANN), which is a leading predictive method, is synthesized with two metaheuristic algorithms, namely atom search optimization (ASO) and equilibrium optimizer (EO) to achieve an optimal tuning of the weights and biases. The models are applied to data collected from the published literature. The sensitivity of the ASO and EO to the population size is first investigated, and then, proper configurations of the ASO-NN and EO-NN are compared to the conventional ANN. Evaluating the prediction results revealed the excellent efficiency of EO in optimizing the ANN. Accuracy improvements attained by this algorithm were 13.26 and 11.41% in terms of root mean square error and mean absolute error, respectively. Moreover, it raised the correlation from 0.89958 to 0.92722. This is while the results of the conventional ANN were slightly better than ASO-NN. The EO was also a faster optimizer than ASO. Based on these findings, the combination of the ANN and EO can be an efficient non-destructive tool for predicting the STS.
Even welds that have passed non-destructive testing in the case of brittle crack arrest steel materials will actually have very fine weld defects. Based on studies showing that these defects adversely affect the structure if subjected to a certain period of load, the following conclusions were obtained by conducting CTOD tests on welding joints of high-strength BCA materials, structures comprising the upper decks of a large container vessel. First of all, the fatigue pre-cracking in the weld metal and heat affected areas was tested and the behavior was identified. Both parts of the welding joint are allowable range for the class regulations. In addition, CTOD results showed that the CTOD value in the heat affected area was more than 0.5 times higher than in the weld metal area.
Flow accelerated corrosion (FAC) is a type of pipe corrosion in which the pipe thickness decreases depending on the fluid flow conditions. In nuclear power plants, FAC mainly occurs in the carbon steel pipes of a secondary system. However, because the temperature of a secondary system pipe is over 150 ℃, in situ monitoring using a conventional ultrasonic non-destructive testing method is difficult. In our previous study, we developed a waveguide ultrasonic thickness measurement system. In this study, we applied a waveguide ultrasonic thickness measurement system to monitor the thinning of the pipe according to the change in pH. The Korea Atomic Energy Research Institute installed FAC-proof facilities, enabling the monitoring of internal fluid flow conditions, which were fixed for ~1000 h to analyze the effect of the pH. The measurement system operated without failure for ~3000 h and the pipe thickness was found to be reduced by ~10% at pH 9 compared to that at pH 7. The thickness of the pipe was measured using a microscope after the experiment, and the reliability of the system was confirmed with less than 1% error. This technology is expected to also be applicable to the thickness-reduction monitoring of other high-temperature materials.
In this study reports experiments were conducted to determine the quality of weld beads of different materials, Al and Cu. Among the lasers used to make battery cells for electric vehicles, non-destructive testing was performed using deep learning to determine the quality of beads welded with the ARM laser. Deep learning was performed using AlexNet algorithm with a convolutional neural network structure. The results of quality identification were divided into good and bad, and the result value was derived that all the results were in agreement with 94% or more. Overall, the best welding quality was obtained in the experiment for the fixed ring beam output/variable center beam output, in the case of the fixed beam (ring beam) 500W and variable beam (center beam) 1,050W; weld bead failure was seldom observed. The tensile force test to confirm the reliability of welding reported an average tensile force of 2.5kgf/mm or more in all sections.
In this study, a relationship between the resonance frequency ratio and Poisson's ratio was proposed that can be used to directly determine the elastic constants. Using this relationship, the frequency ratio between the 1st bending mode and 2nd bending mode for any rectangular Timoshenko beam can be directly estimated and used to determine the elastic constants efficiently. The exact solution of the Timoshenko beam vibration frequency equation under free-free boundary conditions was determined with an accurate shear shape factor. The highest percent difference for the frequency ratio between the theoretical values and the estimated values for all the beam dimensions studied was less than 0.02%. The proposed equations were used to obtain the elastic constants of beams with different material properties and dimensions using the first two measured transverse bending frequencies. Results show that using the equations proposed in this study, the Young's modulus and Poisson's ratio of rectangular Timoshenko beams can be determined more efficiently and accurately than those obtained from industry standards such as ASTM E1876-15 without the need to test the torsional vibration.
The comprehensive understanding of the fiber reinforced polymer behavior requires the use of advanced non-destructive testing methods due to its heterogeneous microstructure and anisotropic mechanical proprieties. In addition, the material response under load is strongly associated with manufacturing defects (e.g., voids, inclusions, fiber misalignment, debonds, improper cure and delamination). Such imperfections and microstructures induce various damage mechanisms arising at different scales before macrocracks are formed. The origin of damage phenomena can only be fully understood with the access to underlying microstructural features. This makes X-ray Computed Tomography an appropriate imaging tool to capture changes in the bulk of fibrous materials. Moreover, Digital Volume Correlation (DVC) can be used to measure kinematic fields induced by various loading histories. The correlation technique relies on image contrast induced by microstructures. Fibrous composites can be reinforced by different fiber architectures that may lead to poor natural contrast. Hence, a priori analyses need to be performed to assess the corresponding DVC measurement uncertainties. This study aimed to evaluate measurement resolutions of global and regularized DVC for glass fiber reinforced polymers with different fiber architectures. The measurement uncertainties were evaluated with respect to element size and regularization lengths. Even though FE-based DVC could not reach the recommended displacement uncertainty with low spatial resolution, regularized DVC enabled for the use of fine meshes when applying appropriate regularization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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