Easy detection and evaluation of defect in the tube structure is a continuous problem and remains a significant demand in tube inspection technologies. This study is aimed to automate defect detection using the pattern recognition approach based on the classification of high frequency stress wave signals. The stress wave signals from vibrational impact excitation on several tube conditions were captured to identify the defect in ASTM A179 seamless steel tubes. The variation in stress wave propagation was captured by a high frequency sensor. Stress wave signals from four tubes with artificial defects of different depths and one reference tube were classified using the autoregressive (AR) algorithm. The results were demonstrated using a dendrogram. The preliminary research revealed the natural arrangement of stress wave signals were grouped into two clusters. The stress wave signals from the healthy tube were grouped together in one cluster and the signals from the defective tubes were classified in another cluster. This approach was effective in separating different stress wave signals and allowed quicker and easier defect identification and interpretation in steel tubes.
There have been many questionnaires, catecholeamins analysis and bio-signal analysis to analyze human stress condition through out the years, and especially researches in bio-signal analysis have been actively increasing. The purpose of our research is Quantitative analysis of stress with synthesis of bio-signals. The stress status was estimated using the bio-signals and fuzzy theory which combines these signals and physiological knowledge. Stress was estimated by a 'coin-stacking' experiment with two type-relax and stress status. To do the experiment EMG, respiration, periphery temperature, heart rate and skin conductances were used to evaluate human stress stages. The system was tested to 10 healthy persons and achieved a template of a stress progress and stress variations were classified to 4 steps by continuous or rising status of stress progress.
The development of modern civilization result from the abundance of material. Yet modern people live with chronic mild stress. Excessive chronic mild stress leads to various diseases. From the risk of the disease in order to protect our bodies need to manage chronic mild stress. The purpose of this study is to inspection the effectiveness of detecting in chronic mild stress using the Multi-sensor system. The Multi-sensor system is designed that can be measure three kinds of vital signals of chronic mild stress for the detection. First Photoplethysmogram(PPG), second Electro Dermal Activity(EDA), third Skin Temperature(SKT). The ages and occupations exposed to chronic mild stress, people often use out of this system was applied to dairy products(Pen). In addition, vital signals that occur when the variety of noise was used to remove the accelerometer. Chronic mild stress by the analysis of measured vital signals from Multi-sensor system to the measurement information to a PC to a wireless transmission(Bluetooth). In this study, using Multi-sensor system writing conditions and a variety of situations in the movement to measure vital signals and measurement results verified the accuracy and reliability. Through this measure chronic mild stress in everyday life and managing to maintain will help more healthy lifestyle.
Most people suffer from stress during day life because modernized society is very complex and changes fast. Because stress can affect to many kind of physiological phenomena it is even considered as a disease. Therefore, it should be detected earlier, then must be released. When a person is being stressed several bio-signals such as heart rate, etc. are changed. So, those can be detected using medical electronics techniques. In this paper, stress assessment system is studied using random forest algorithm based on heart rate, RR interval and Galvanic skin response. The random forest model was trained and tested using the data set obtained from the bio-signals. It is found that the stress assessment procedure developed in this paper is very useful.
매설된 송유관이나 가스관의 외부면과 내부면에 생성된 원형 결함(double circular pit) 부근에서 누설되는 자속 신호에 미치는 결함깊이와 인장응력(tensile stress)의 영향을 3차원 유한요소법을 이용하여 계산하였다. 배관의 축 및 방사상 방향의 누설자속 (Magnetic Flux Leakage: MFL) 신호는 배관 외$.$내부 면의 이중 결함깊이와 인장응력에 의해 영향을 받으며, 결함의 깊이가 깊어질수록 인장응력이 커질수록 MFL 신호는 증가하였다. 그러나 원주 방향의 MFL 신호는 결함깊이와 인장응력에 거의 영향을 받지 않았다.
오늘날 감정 표현이 서툰 영유아가 처한 극도의 스트레스 상태를 자동적으로 파악하는 것은 영유아의 안전을 위협하며 지속적으로 발생하는 위험 상황의 실시간적인 인지를 위해 반드시 필요한 기술이다. 따라서 본 논문에서는 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태를 분류하기 위한 기계학습 기반의 모델과 생체신호 수집용 스마트 밴드 및 모니터링용 모바일 어플리케이션을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 영유아의 감정을 나타내는 주요한 요인이 되는 음성 및 심박 데이터의 조합을 활용하여 기존에 널리 알려진 데이터 마이닝 기법을 통해 영유아의 스트레스 상태 패턴을 학습하고 예측한다. 본 연구를 통해 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태 식별을 자동화할 수 있는 가능성을 확인하였으며 나아가서 궁극적으로 영유아의 위험 상황 예방에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
누설자속 (magnetic flux leakage: MFL) 신호는 매설된 송유관이나 가스관에 생성된 부식결함의 검사에 이용된다. 배관의 외 내부 면의 단일 원형 홈 (pit) 깊이와 부피응력 (bulk stress)이 축 (x) 방향, 원주 (y) 방향 및 방사상 (z) 방향의 누설자속에 미치는 영향을 3차원 유한요소법을 이용하여 계산하였다. 자기이방성 물질을 이용하여 부피인장응력 (bulk tensile stress)과 수직 응력에 의한 MFL 신호변화를 계산하였다. 배관의 축 및 방사상 방향의 MFL 신호는 배관 외 내부 면의 결함 길이가 깊어질수록, 부피인장응력이 커질수록 MFL 신호는 증가하였다 그러나 원주 방향의 MFL 신호는 결함 깊이와 부피인장응력에 영향을 거의 받지 않았다.
This work presents an estimation for stress status using biosignal and fuzzy theory. Stress is estimated by 'coin-build' experiment with two type, relax and stress status. The estimator uses five biosignals, fuzzy logic to combine these signals and physiological knowledge. The system was tested in 10 records of healthy indivisuals and acheived a template of a stress progress. This work presents an estimation for stress status using biosignal and fuzzy theory. Stress is estimated by 'coin-build' experiment with two type, relax and stress status. The estimator uses five biosignals, fuzzy logic to combine these signals and physiological knowledge. The system was tested in 10 records of healthy indivisuals and acheived a template of a stress progress.
Steam generator tubes are critical boundary of the primary and secondary side in nuclear power plants. Eddy current testing is commonly used as the method of non-destructive testing for the safety and integrity of steam generator tubes in the nuclear power plants. Changes in the geometric shape act as a stress concentration factor likely to cause a defect during the steam generator operation. The mixed-signals with the geometric shape are distorted and attributes that are difficult to detect signals. An example is bending stress due to compression process at a U-bend occurring in the intrados region which has a small radius of curvature. The resulting change in the geometric shape may lead to a dent like occurrences. The dent can cause stress concentration and generates stress corrosion cracks. In this study, the steam generator tubes of nuclear power plant were selected to study for analysis of mixed-signal containing dent and stress corrosion cracks.
In this study, the residual stress and the acoustic emission Charactreistics from fatigue crack propagation were investigated, bused on the welded material of STS316L. The residual stress of welding locations could be evaluated by ultrasonic parameters, such as L$_{CR}$ wave velocity and L$_{CR}$ wave frequency; the residual stress between base metal and weld metal was evaluated. In the fatigue tests, three types of signals were observed, regardless of specimen condition, base metal, and weld metal. Based on NDE analysis of AE signals by the time-frequency analysis method, it should also be possible to evaluate, in real-time, the crack propagation and final fracture process, resulting from various damages and defects in welded structural members.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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