본 논문에서, 부분방전 메카니즘을 진단하고 그리고 신경망을 도입하여 수명을 예측하기 위한 기초연구로서, 온라인상에서 자동진단을 제안했다. 제안한 방법에서 우리는 음향방출 감지시스템과 그리고 펄스 수와 펄스진폭에 의해서 정량적인 통계파라메타를 사용하였다. 통계적인 파라메타인 가령, 무게중심(G)와 방전분포 경도(C)를 이용하였고 그리고 초기단계와 중기단계에 대해서 분석하였다. 정량적인 통계파라메타들은 신경망에 의해서 학습되어졌다. 초기단계에 의해서 수명예측과 절연열화의 진단이 이루어졌다. 열화가 진행하는 동안 신경망 학습을 통한 휼륭한 진단능력이 있음이 근본적으로 드러났고, 신경망이 부분방전에 있어서 절연진단 및 수명예측을 위해서 적절하다는 것이 증명되었다.
The advanced technology of micro-machining is starting to penetrate our lives. This technology, with which it is possible to make micro-structures by means of processing on the order of nm (micrometer = 1/1,000 mm) or less, is realizing machines that were only part of our wildest imagination. However, the fact is that many issues remain in the quest for a variety of applications. With the advent of computing technologies, information technologies, and telecommunications technologies, we foresee the need for new approaches in design, process, and the use of materials, technologies, and people in a globalized manufacturing enterprise. A new thinking paradigm is needed to focus on quality of service on the products we design and manufacture. Factories in different regions need to be co-ordinated through use of the state-of-the-art information on productivity, diagnostics, and service evaluation of manufacturing systems could be shared among different locations and partners. In this research, We develope the internet based Diagnosis system for micro machining and evaluate its characteristics by using mechatronic sensor like Dynamometer, acoustic emission, Acceleration sensor, micro phone, vision, infra-red thermometer.
Al alloys are useful materials having high specific strength and are used in machining of parts having thin-walled structures for weight reduction in aircraft, automobiles, and portable devices. In machining of thin-walled structures, it is difficult to maintain dimensional accuracy because machining deformation occurs because of cutting forces and heat in the cutting zone. Thus, cutting conditions and methods need to be investigated and cutting signals need to be analyzed to diagnose and minimize machining deformation and thereby enhance machining quality. In this study, an investigation on cutting conditions to minimize machining deformation and an analysis on characteristics of cutting signals when machining deformation occurs are conducted. Cutting signals for the process are acquired by using an accelerometer and acoustic emission (AE) sensor. Signal characteristics according to the cutting conditions and the relation between machining deformation and cutting signals are analyzed.
This paper proposes a method to predict chatter vibration generated in milling processes and to enhance machining quality and surface finish. Chatter vibration is a common problem in the milling of thin walls and floors. It causes a poor surface finish, or even marks, to appear on the final machined surface. Therefore, an effective method is necessary to predict chatter vibration in machine tools. In this investigation, chatter vibration is measured by an accelerometer, microphone, and Acoustic Emission (AE) sensor in a machining operation. Based on the results of the experiment, a microphone can be applied for the prediction of chatter vibration in milling processes.
A series of Brazilian tests under diameter compression for disc specimens was carried out to investigate the strength and failure behavior by using acoustic emission (AE) and photography monitoring technique. On the basis of experimental results, load-displacement curves, AE counts, real-time crack evolution process, failure modes and strength property of granite specimens containing two pre-existing holes were analyzed in detail. Two typical types of load-displacement curves are identified, i.e., sudden instability (type I) and progressive failure (type II). In accordance with the two types of load-displacement curves, the AE events also have different responses. The present experiments on disc specimens containing two pre-existing holes under Brazilian test reveal four distinct failure modes, including diametrical splitting failure mode (mode I), one crack coalescence failure mode (mode II), two crack coalescences failure mode (mode III) and no crack coalescence failure mode (mode IV). Compared with intact granite specimen, the disc specimen containing two holes fails with lower strength, which is closely related to the bridge angle. The failure strength of pre-holed specimen first decreases and then increases with the bridge angle. Finally, a preliminary interpretation was proposed to explain the strength evolution law of granite specimen containing two holes based on the microscopic observation of fracture plane.
Recently, the advanced industries using micro parts are rapidly growing. Micro endmilling is one of the prominent technology that has wide spectrum of application field ranging from macro to micro parts. Also, the method of micro-grooving using micro endmilling is used widely owing to many merit, but has problems of precision and quality of products due to tool wear and tool fracture. This study deals with condition monitoring using acoustic emission(AE) signal in the micro-grooving. First, the feature extraction of AE signal directly related to machining process is executed. Then, the distinctive micro endmill state according to the each tool condition is classified by using the fuzzy C-means algorithm, which is one of the methods to recognize data patterns. These result is effective monitoring method of micro endmill state by the AE sensing techniques which can be expected to be applicable to micro machining processes in the future.
The deformation and strength of brittle rocks are significantly influenced by the crack closure behavior. The relationship between the strength and deformation of rocks under uniaxial loading is the foundation for design and assessment of such scenarios. The concept of relative crack closure strain was proposed to describe the influence of the crack closure behavior on the deformation and strength of rocks. Considering the crack compaction effect, a new damage constitutive model was developed based on accumulated AE counts. First, a damage variable based on the accumulated AE counts was introduced, and the damage evolution equations for the four types of brittle rocks were then derived. Second, a compaction coefficient was proposed to describe the compaction degree and a correction factor was proposed to correct the error in the effective elastic modulus instead of the elastic modulus of the rock without new damage. Finally, the compaction coefficient and correction factor were used to modify the damage constitutive model obtained using the Lemaitre strain equivalence hypothesis. The fitted results of the models were then compared with the experimental data. The results showed that the uniaxial compressive strength and effective elastic modulus decrease with an increase in the relative crack closure strain. The values of the damage variables increase exponentially with strains. The modified damage constitutive equation can be used to more accurately describe the compressive deformation (particularly the compaction stage) of the four types of brittle rocks, with a coefficient of determination greater than 0.9.
새로 개발된 분말침투 및 연속 다중함침법에 의해 제조된 세라믹 섬유 복합체의 기 계적 물성을 3점 곡강도 빛 인장 시험을 통하여 평가하였다. 정확한 물성 측정을 위하여 strain g gauge 빛 acoustic emission 측정 장비가 사용되였다. 실험 시편은 $Al_20_3$직포$Al_20_3$와 SiC직포/SiC를 기본 재료로 하고 있으며, 일방향으로 배열왼 SiC 섬유(Textron SCS - 6)/SiC 복합체를 비교 목적으로 제작 시험하였다. 이론 밀도의 약 73%인 SiC 직포/SiC 복합체의 최대곡강도는 300 MPa이고, 기지내 균열이 처음 발생하는 응력은 77 MPa였다. 인장강도는 곡강도의 1/3 정 도의 낮은 값을 나타내였고, 인장 시험중의 첫번째 기지 균열 응력 또한 곡강도 시험에서 얻은 값보다는 상당히 낮은 값을 보여주였다. 곡강도 물성에 비교하여 상대적으로 낮은 인장물성은 WeibuH 통계 처리 방법에 의하여 응력을 받고 있는 부피의 차로 정량적으로 해석하였다. 해석 결과, 직포가 충으로 배열된 복합체의 최대 인장강도는 응력을 받는 섬유의 길이에 의존하며, 기지내 균열이 생기는 첫번째 응력은 응력을 받는 부피에 의해 결정됨을 보여주었다. SiC 휘스 커를 기지에 보장함으로써 복합체의 기지파괴 strain을 향상시키는 이유로, 첫번째 기지 균일 응력이 증가됨을 확인하였다.
From the results of AE(Acoustic Emission) source location occurred by the spot exciting as suggested in this research, it has been confirmed that AE technique is quite fruitful in figuring out the location of the occurrence, form, size and direction of the defects. As the results of examining the distribution of event for the angle of crack $\alpha$ to Xs and Ys, as the increases from $0^{\circ}$ ~ $90^{\circ}$, gradually changes its width from the axis Xs to the axis Ys. So event appears approximately similar in its size at the angle of crack $\alpha$=$45^{\circ}$, yet opposite when $\alpha$ is lager. It is believed that this is a phenomenon where its crack legnth $\alpha$, assumed as a planar defect, is to be prcjected toward the direction with a larger size. Thus, it is expected that the application of the experimental method suggested in this study would make it possible to identify the location of the defect in the material in the nondestructive way.
Single side final polishing is a very important role to stabilize a wafer finally before the device process on the wafer is executed. In this study, the machining variables, such as pressure, machining time, and the velocity of pad table were adopted. These parameters have the major influence on the characteristics of wafer polishing. We investigated the surface roughness changing these variables to find the optimal polishing condition. Pad, slurry, slurry quantity, and oscillation distance were set to the fixed variables. In order to reduce defects and find a stable machining condition, a hall sensor was used on the polishing process. AE sensor was attached to the polishing machine to verify optimal condition. Applying data analysis of the sensor signal, experiments were performed. We can get better surface roughness from loading the quasi static force and improving wafer-holding method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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