This study proposes construction of through transmission for weld defects detection of rail weld zone from ultrasonic signals. For these purposes, the ultrasonic signals for defects(porosity and crack) of weld zone in rails are acquired in the type of time series data and echo strength. 6 lines in the distance amplitude characteristics curve(DACC) indicated damage evaluation standard of weld zone in rails. The acquired ultrasonic signals agree flirty well with the mesured results of reference block and sensitivity block(defect location beam propagation distance, echo strength, etc). The proposed construction of through transmission in this study can be used for weld defects detection of rail weld zone.
The aim of this study is to construct a machine vision monitoring system for an automatic visual inspection of weld joint in steel structure. An image processing algorithm for a visual weld defects detection on weld bead is developed using the intensity image. An optic system for getting four intensity images was set as a fixed camera position and four different illumination directions. The input images were thresholded and segmented after a suitable preprocessing and the features of each region were defined and calculated. The features were used in the detection and the classification of the visual weld defects. It is confirmed that the developed algorithm can detect weld defects that could not be detected by previously developed techniques. The recognized results were evaluated and compared to expert inspectors' results.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.15
no.2
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pp.87-92
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2006
This paper supplements shortcoming of radioactivity check by detecting defect of SWP weld zone using ultrasonic wave. Manufacture 2 stage robot detection systems that can follow weld bead of SWP by method to detect weld defects of SWP that shape of weld bead is complex for this as quantitative. Also, through signal processing ultrasonic wave defect signal system of GUI environment that can grasp easily existence availability of defect because do videotex compose. Ultrasonic wave signal of weld defects develops artificial intelligence style sightseeing system to enhance pattern recognition of weld defects and the classification rate using neural net. Classification of weld defects that do fan Planar defect and that do volume defect of by classify.
On the laser weld production line, a slight alteration of the welding condition produces many defects. The defects are monitored in real time, in order to prevent continuous occurrence of defects, reduce the loss of material, and guarantee good quality. The measurement system is produced by using three photo-diodes for detection of the plasma and spatter signal in CO$_2$ laser welding. For high speed CO$_2$ laser welding, laser tailored welded blanks for example, on-line weld quality monitoring system was developed by using fuzzy multi-feature pattern recognition. Weld qualities were classified optimal heat input, a little low heat input, low heat input, and focus misalignment, and final weld quality were classified good and bad.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.10
no.1
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pp.15-19
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2014
A Failure or degradation of reactor upper head penetration is a recurring problem due to long term operation at nuclear power plants. And a flaw in the reactor upper head penetration has caused unplanned plant shutdown for repair as well as high economic impact on the plants. Consequently, a detection of flaws is of the utmost importance. Prior to the replacement of reactor upper head penetration, some utilities have repaired the flaws of reactor upper head penetration generated by overlay weld. Until now, only the base metal in reactor upper head penetration has been inspected according to 10 CFR 50.55a and ASME code case N-729-1. Accordingly, it is difficult to detect manufacturing defects and repair defects in overlay weld. This paper presents a case study on the application of Time of Flight Diffraction technique for reactor head penetration mockup with artificial flaws in overlay weld. This study offers a way to understand the flaws detected in reactor upper head penetration overlay weld.
The ultrasonic guided wave-based technique has become one of the most promising methods in non-destructive evaluation and structural health monitoring, because of its advantages of large area inspection, evaluating inaccessible areas on the structure and high sensitivity to small damage. To further advance the development of damage detection technologies using ultrasonic guided waves for the inspection of welded components in structures, the transmission characteristics of the ultrasonic guided waves propagating through welded joints with various types of defects or damage in steel plates are studied and presented in this paper. A three-dimensional (3D) finite element (FE) model considering the different material properties of the mild steel, high strength steel and austenitic stainless steel plates and their corresponding welded joints as well as the interaction condition of the steel plate and welded joint, is developed. The FE model is validated against analytical solutions and experimental results reported in the literature and is demonstrated to be capable of providing a reliable prediction on the features of ultrasonic guided wave propagating through steel plates with welded joints and interacting with defects. Mode conversion and scattering analysis of guided waves transmitted through the different types of weld defects in steel plates are performed by using the validated FE model. Parametric studies are undertaken to elucidate the effects of several basic parameters for various types of weld defects on the transmission performance of guided waves. The findings of this research can provide a better understanding of the transmission behaviour of ultrasonic guided waves propagating through welded joints with defects. The method could be used for improving the performance of guided wave damage detection methods.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.2
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pp.207-216
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2000
This paper introduces an effective system design method to develop a customer oriented product using a design optimization process and to select a set of critical design paramenters,. The process results in the development of a successful product satisfying customer needs and reducing development risk. The proposed scheme adopted a five step QFD(Quality Function Deployment) in order to extract design parameters from customer needs and evaluated their priority using risk factors for extracted design parameters. In this process we determine critical design parameters and allocate them to subsystem designers. Subsequently design engineers develop and test the product based on these parameters. These design parameters capture the characteristics of customer needs in terms of performance cost and schedule in the process of QFD, The subsequent risk management task ensures the minimum risk approach in the presence of design parameter uncertainty. An application of this approach was demonstrated in the development of weld quality monitoring system. Dominant design parameters affect linearity characteristics of weld defect feature vectors. Therefore it simplifies the algorithm for adopting pattern classification of feature vectors and improves the accuracy of recognition rate of weld defect and the real time response of the defect detection in the performance. Additionally the development cost decreases by using DSP board for low speed because of reducing CPU's load adopting algorithm in classifying weld defects. It also reduces the cost by using the single sensor to measure weld defects. Furthermore the synergy effect derived from the critical design parameters improves the detection rate of weld defects by 15% when compared with the implementation using the non-critical design parameters. It also result in 30% saving in development cost./ The overall results are close to 95% customer level showing the effectiveness of the proposed development approach.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.11
no.2
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pp.1-5
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2015
A failure or degradation of reactor upper head penetration is a troublesome problem at Nuclear Power Plants. A flaw in the reactor upper head penetration can result in unplanned plant shutdown for repair, and cause serious economic losses on the plants. Consequently, a detection of flaws is a matter of more importance. Until now, only the base metal, not including J-groove weld, in reactor upper head penetration has been inspected in accordance with 10 CFR 50.55a and ASME code case N-729-1 requirements. Accordingly, it is rather difficult to detect manufacturing defects and repair defects in J-groove weld. This paper presents a case study on the application of Time of Flight Diffraction UT technique to examine the J-groove weld in reactor head penetration using reactor head penetration mockup with artificial flaws. We expect that this study result will offer a way to understand the non-destructive examination technology for J-groove weld in reactor upper head penetration.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.6
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pp.167-174
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1998
The ultrasonic test is recognized for its significance as a non-destructive testing method to detect volume defects such as porosity and incomplete penetration which reduce strength in the weld zone. This paper illustrates the defect detection in the weld zone of ferritic carbon steel using ultrasonic wave and the evaluation of pattern recognition by chaotic feature extraction using time series signal of detected defects as data. Shown in the time series data were that the time delay was 4 and the embedding dimension was 6 which indicate the geometric dimension of the subject system and the extent of information correlation. Based on fractal dimension and lyapunov exponent in quantitative chaotic feature extraction, feature value of 2.15, 0.47 is presented for porosity and 2.24, 0.51 for incomplete penetration The precision rate of the pattern recognition is enhanced with these values on the total waveform of defect signal in the weld zone. Therefore, we think that the ultrasonic pattern recognition method of weld zone defects of ferritic carbon steel by ultrasonic-chaotic feature extraction proposed in this paper can boost precision rate further than the existing method applying only partial waveform.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.7
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pp.149-159
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1998
The importance of soundness and safety evaluation in weld zone using by the ultrasonic wave has been recently increased rapidly because of the collapses of huge structures and safety accidents. Especially, the ultrasonic method that has been often used for a major non-destructive testing(NDT) technique in many engineering fields plays an important role as a volume test method. Hence, the defecting any defects of weld Bone in austenitic stainless steel type 304 using by ultrasonic wave and neural network is explored in this paper. In order to detect defects, a distance amplitude curve on standard scan sensitivity and preliminary scan sensitivity represented of the relation between ultrasonic probe, instrument, and materials was drawn based on a quantitative standard. Also, a total of 93% of defect types by testing 30 defect patterns after organizing neural network system, which is learned with an accuracy of 99%, based on ultrasonic evaluation is distinguished in order to classify defects such as holes or notches in experimental results. Thus, the proposed ultrasonic wave and neural network is useful for defect detection and Ultrasonic Non-Destructive Evaluation(UNDE) of weld zone in austenitic stainless steel 304.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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