The NDT(Non-Destructive Testing) is valid fur the defect detection of rolling stocks because it can be used to detect defects in invisible places. For example, in case of wheelsets fatigue cracks are initiated in the wheel seat that suffers from fretting fatigue damage. But the conventional ICFPD method can not be applied to detect such cracks in press-fit area of the axle by some technical problems. In this study, we introduced a new ICFPD (Induced Current Focusing Potential Drop) method that can be applied in press-fit area of the axle. And we performed the finite element analysis of the new ICFPD method using measured electromagnetic properties of the wheel and axle. It seems that our approach is very useful f3r the detection of defects in invisible places.
최근 구조물기초에 큰 변형 및 손상을 가하지 않고 안정성에 대한 정보를 비교적 쉽게 얻을 수 있는 비파괴시험(NDT, Non-Destructive Testing)기법이 큰 관심을 얻고 있다. 본 연구에서는 비파괴시험 중 검측공 기법(CSL, CT, PS)과 표면파 기법(SE, IR)을 현장타설말뚝의 건전도 평가에 이용하기 위한 적용성의 문제를 현장시험을 통하여 고찰하였다. 이를 위하여 결함이 없는 한 본의 정상말뚝과 연약선단, 단면축소 확대, 불량콘크리트 타설 등 현장에서 발생하기 쉬운 결함의 종류, 크기, 위치 등을 변화 조합한 9본의 현장타설말뚝(직경 0.4m, 길이 7.0m)을 시공하여 다양한 비파괴시험을 수행하였다. 시험을 통하여 각 기법을 현장타설말뚝의 건전도 평가에 적용할 때의 문제점과 각 기법의 합리적인 조합에 대하여 고찰하였다.
최근, 혼화재를 사용한 콘크리트는 많은 실험실에서 콘크리트에 연구되고 있으며 실제로 건설 현장에 적용되고 있다. 하지만 혼화재를 사용한 콘크리트의 압축 강도의 추정에 대한 체계적인 연구 결과가 존재하지 않기 때문에 일본의 보통 강도 콘크리트에 대한 제안식을 사용하고 있다. 그래서 혼화재를 사용한 콘크리트의 압축 강도의 추정에 대한 비파괴 시험식을 제안하는 것이 필수적입니다. 따라서 본 연구는 혼화재 사용한 콘크리트에 대하여 원주형 공시체와 코어채취용 구조체를 제작하여 비파괴 시험과 파괴 시험을 통해 장기 재령(4년)에 대한 강도 추정식을 제안한 것으로, 그 결론은 다음과 같다. 기존 제안식과 본 연구 추정식의 오차율을 비교한 결과, 재령별로 다소 차이는 있지만 반발 경도법에 의한 기존 제안식보다는 0.3 %~115.0 % 정도, 초음파속도법에 의한 기존제안식보다는 0.2 %~22.8 % 정도, 복합법에 의한 기존제안식보다는 0.5 %~102.3 % 정도로 기존의 제안식보다 본 연구의 추정식 오차율이 감소하여 혼화재를 사용한 콘크리트에 사용이 바람직할 것으로 판단된다.
This paper describes the design method of a magnetic system to maximize the magnetic flux leakage (MFL) in a non-destructive testing (NDT) system. The defect signals in a MFL type NDT system mainly depend on the change of the magnetic leakage flux in the region of a defect. The characteristics of the B-H curves are analysed and a design method to define the operating point on B-H curves for maximum leakage is performed. The computed MFL signal by a nonlinear finite element method is verified by measurement using Hall sensors mounted on the 6 legs PIG, the traveling detector unit in gas pipe, in an 8 inch test tube with defects. The rhombic defects could be successfully identified from the defect signals.
한국자기학회 2000년도 International Symposium on Magnetics The 2000 Fall Conference
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pp.539-545
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2000
This paper describes the design method of the magnetic system to maximize the magnetic flux leakage (MFL) in non-destructive testing (NDT) system. The defect signals in MFL type NDT system mainly depends on the change of the magnetic leakage flux in the region of defect. The characteristics of the B-H curves are analyzed and the design method to define the operating point in B-H curves for the maximum leakage is performed. The computed MFL signal by nonlinear finite element method is verified by measurement using Hall sensors mounted on the 6 legs PIG in the 8 inches test tube with defects. The rhombic defects could be successfully composed from the defect signals.
This paper presents a new method for assessing the three-point-bending (3PB) strength of mortar beams in a non-destructive manner, based on neural network (NN) models. The models are based on the radial basis function (RBF) architecture and the fuzzy means algorithm is employed for training, in order to boost the prediction accuracy. Data for training the models were collected based on a series of experiments, where the cement mortar beams were subjected to various bending mechanical loads and the resulting pressure stimulated currents (PSCs) were recorded. The input variables to the NN models were then calculated by describing the PSC relaxation process through a generalization of Boltzmannn-Gibbs statistical physics, known as non-extensive statistical physics (NESP). The NN predictions were evaluated using k-fold cross-validation and new data that were kept independent from training; it can be seen that the proposed method can successfully form the basis of a non-destructive tool for assessing the bending strength. A comparison with a different NN architecture confirms the superiority of the proposed approach.
Testing of ultrasonic pulse velocity (UPV) is one of the most popular and actual non-destructive techniques used in the estimation of the concrete properties in structures. In this paper, artificial neural network (ANN) approach has been proposed for the evaluation of relationship between concrete compressive strength, UPV, and density values by using the experimental data obtained from many cores taken from different reinforced concrete structures with different ages and unknown ratios of concrete mixtures. The presented approach enables to find practically concrete strengths in the reinforced concrete structures, whose records of concrete mixture ratios are not yet available. Thus, researchers can easily evaluate the compressive strength of concrete specimens by using UPV values. The method can be used in conditions including too many numbers of the structures and examinations to be done in restricted time duration. This method also contributes to a remarkable reduction of the computational time without any significant loss of accuracy. Statistic measures are used to evaluate the performance of the models. The comparison of the results clearly shows that the ANN approach can be used effectively to predict the compressive strength of concrete by using UPV and density data. In addition, the model architecture can be used as a non-destructive procedure for health monitoring of structural elements.
The railway system requires safety and reliability of service of all railway vehicles. Suitable technical systems and working methods adapted to it, which meet the requirements on safety and good order of traffic, should be maintained. For detection of defects, non-destructive testing methods-which should be quick, reliable and cost-effective - are most often used. Since failure in railway wheelset can cause a disaster, regular inspection of defects in wheels and axles are mandatory. Ultrasonic testing, acoustic emission and eddy current testing method and so on regularly check railway wheelset in service. However, it is difficult to detect a crack initiation clearly with ultrasonic testing due to noise echoes. It is necessary to develop a non-destructive technique that is superior to conventional NDT techniques in order to ensure the safety of railway wheelset. In the present paper, the new NDT technique is applied to the detection of surface defects for railway wheelset. To detect the defects for railway wheelset, the sensor for defect detection is optimized and the tests are carried out with respect to surface and internal defects each other. The results show that the surface crack depth of 1.5 mm in press fitted axle and internal crack in wheel could be detected by using the new method. The ICFPD method is useful to detect the defect that initiated in railway wheelset.
Non-Destructive Testing (NDT) is test method which finds the mechanical or natural or artificial defects of the interior or exterior of those without destructing materials and welded products. NDT is a means to assess the perfection of a component or system perfection. NOT images defects using scattered light, sound, electric current, magnetic fields and X-ray. Each NDT method has merits and demerits in the detecting ability of defects according to evaluated subjects. Defects can affect the serviceability of the material or structure, so NDT is important in guaranteeing safe operation as well as in quality control. In this review, we considered the methods of NDT applied to current railway vehicle manufacturing.
This paper presents a non-destructive evaluation study on a radiator with cooling fins as a complex shaped specimen. Radiator structures are used in various heat exchangers, such as automobiles, air conditioners and refrigerators. An eddy current testing method, namely multi-frequency excitation and spectrogram method (MFES), was employed to detect a defect on the radiator tube surrounded by cooling fins. Overall, experimental results suggested that the influence of cooling fin is not as noticeable as that of the defect signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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