Wavelet power, entropy and bispectrum applied to AE signals for damage identification and evaluation of corroded galvanized steel

Piotrkowski, Rosa; Castro, Emilio Mata de; Gallego, Antolino

doi:10.1016/j.ymssp.2008.05.006

Cited by 48 publications

(28 citation statements)

References 10 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Until now, Wavelet Transform analysis is being used extensively in the field of engineering such as data compression, signal processing, image processing, as well as in the medical field (Sifuzzaman et al 2009). Piotrkowski et al (2009) used the Wavelet Transform application in acoustic emissions to detect damage and corrosion, while Chang and Chen (2005) used the Wavelet Transform to detect the position and depth of cracks in beams. Discrete Wavelet transform can be defined as in Equation (1):…”

Section: Theoretical Backgroundmentioning

confidence: 99%

Probability Analysis in Determining the Behaviour of Variable Amplitude Strain Signal Based on Extraction Segments

Yunoh

Abdullah

Saad

et al. 2017

Lat. Am. j. solids struct.

View full text Add to dashboard Cite

This paper focuses on analysis in determining the behaviour of variable amplitude strain signals based on extraction of segments. The constant Amplitude loading (CAL), that was used in the laboratory tests, was designed according to the variable amplitude loading (VAL) from Society of Automotive Engineers (SAE). The SAE strain signal was then edited to obtain those segments that cause fatigue damage to components. The segments were then sorted according to their amplitude and were used as a reference in the design of the CAL loading for the laboratory tests. The strain signals that were obtained from the laboratory tests were then analysed using fatigue life prediction approach and statistics, i.e. Weibull distribution analysis. Based on the plots of the Probability Density Function (PDF), Cumulative Distribution Function (CDF) and the probability of failure in the Weibull distribution analysis, it was shown that more than 70% failure occurred when the number of cycles approached 1.0 x 10 11 . Therefore, the Weibull distribution analysis can be used as an alternative to predict the failure probability.

show abstract

Section: Theoretical Backgroundmentioning

confidence: 99%

Probability Analysis in Determining the Behaviour of Variable Amplitude Strain Signal Based on Extraction Segments

Yunoh

Abdullah

Saad

et al. 2017

Lat. Am. j. solids struct.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…ВП сигналів АЕ застосовували для досліджен-ня різних матеріалів (сталей, сплавів тощо) у за-дачах виявлення та класифікації неоднорідностей [13], дефектів [14,15] та особливостей мікроруй-нування [16,17]. Ефективним виявився метод ВП для ідентифікування механізмів руйнування ком-позитних матеріалів різної структури та з різнома-нітними матрицями [18,19].…”

Section: …10unclassified

Application Of Wavelet-transformation Of Acoustic Emission Signals For Evaluation Of Structural Material Macrofracture

Станкевич¹

2015

Tekh. Diagnost. i Nerazrush. Kontrol

View full text Add to dashboard Cite

Розглянуто особливості сигналів акустичної емісії під час макроруйнування різних конструкційних матеріалів (корунду, скла, сталі, стоматологічних полімерів, композитів). Для цього використано результати аналізу локальних максимумів неперервного вейвлет-перетворення сигналів акустичної емісії. За критерієм ідентифікування типів макроруйнування оцінено крихке, в'язко-крихке та в'язке руйнування. Встановлено характерні відмінності сигналів за шириною смуги частот їх локальних максимумів, тривалістю її випромінювання та зміною значень домінуючої частоти. Бібліогр. 34, табл. 1, рис. 5. К л ю ч о в і с л о в а : руйнування, акустична емісія, неперервне вейвлет-перетворення, критерій ідентифікування типів руйнуванняОдним із факторів, які визначають тривалість екс-плуатування того чи іншого елемента конструкції або виробу, є ступінь деградування їх конструк-ційних матеріалів. На основі моніторингу ста-ну останніх методами та засобами неруйнівного контролю можна виявити зародження та розвиток у них небезпечних явищ на ранніх стадіях і від-повідним чином запобігати розвиткові незворотних руйнівних процесів. Особливої уваги потребують тріщиноподібні дефекти, оскільки окрихчення ма-теріалів сприяє значному зростанню швидкості руйнування як на стадіях зародження, так і суб-критичного розвитку. У зв'язку з цим важливо вміти оцінювати типи руйнування матеріалів, що може дати важливу інформацію про стадії його розвитку, а відтак і ефективно оцінити залишко-вий ресурс об'єкта контролю.Стан проблеми. Серед великої кількості мето-дів неруйнівного контролю широкої популярнос-ті набув метод, заснований на використанні явища акустичної емісії (АЕ), яка супроводжує руйну-вання матеріалу [1]. Він ґрунтується на ефектив-ному реєструванні пружних хвиль АЕ як носія інформації про стан досліджуваних об'єктів із по-дальшим аналізом та опрацюванням зареєстро-ваних електричних АЕ-сигналів. Сучасні засоби відбору, опрацювання і зберігання АЕ-інформа-ції дають можливість оцінити такі параметри сиг-налів як амплітуда, частота, час наростання пе-реднього фронту, тривалість, енергія тощо. За їх зміною можна, зокрема, й ідентифікувати тип руйнування.Динаміку елементарних процесів мікротріщи-ноутворення та можливість кількісного оцінюван-ня руйнування за сигналами АЕ досліджували у праці [2]. Доведено, що вибухова АЕ, яка супрово-джує ріст макроскопічних субкритичних тріщин, зумовлена миттєво швидким руйнуванням у мі-кроскопічному об'ємі.Методику ідентифікування типів макроруйну-вання за амплітудно-частотними характеристика-ми сигналів АЕ вперше представлено авторами [3]. Встановлено, що під час пластичного дефор-мування випромінюються неперервні сигнали АЕ з власною частотою коливань приблизно 20 кГц. У зоні плинності матеріалу руйнування супрово-джується дискретними сигналам АЕ із частотою коливань близько 50 кГц, а за крихкого руйнуван-ня -у діапазоні до 250 кГц. На думку авторів АЕ добре відображає процеси, які корелюють із меха-нічними параметрами росту тріщини, зокрема, зі швидкістю поширення та динамічними змінами в області її вершини.Взаємо...

show abstract

“…A more sophisticated approach focusing on energy (wavelet transform) rather than amplitude of the AE signal was adopted in Piotrkovsky's research related to scratch test behavior of commercial galvanized coatings [86,87], grit scratch tests on aerospace alloys by Griffin [88][89][90], as well as a different type of tests on reinforced concrete by Sagasta, Zitto, and Piotrkovsky [91,92]. Research on deformation processes during scratch tests of molybdenum and tungsten by Zhou [93] also uses analysis of more complex outputs of the AE record.…”

Section: Acoustic Emission Introductionmentioning

confidence: 99%

On the Importance of Combined Scratch/Acoustic Emission Test Evaluation: SiC and SiCN Thin Films Case Study

et al. 2018

View full text Add to dashboard Cite

Abstract:The scratch test, as probably the most widespread technique for assessment of the adhesive/cohesive properties of a film-substrate system, fully depends on reliable evaluation based on assessment of critical loads for systems' failures. Traditionally used evaluation methods (depth change record and visual observation) may sometimes give misleading conclusions about the failure dynamics, especially in the case of opaque films. Therefore, there is a need for another independent evaluation technique with the potential to complete the existing approaches. The nondestructive method of acoustic emission, which detects the elastic waves emitted during film cracking and delamination, can be regarded as a convenient candidate for such a role even at nano/micro scale. The strength of the combination of microscopic observation of the residual groove and depth change record with the acoustic emission detection system proved to be a robust and reliable approach in analyzing adhesion/cohesion properties of thin films. The dynamics of the gradual damage taking place during the nano/micro scratch test revealed by the combined approach is presented for SiC and SiCN thin films. Comparison of critical load values clearly reflects the higher ability of the AE approach in detecting the initial material failure compared to the visual observation.

show abstract

Wavelet power, entropy and bispectrum applied to AE signals for damage identification and evaluation of corroded galvanized steel

Cited by 48 publications

References 10 publications

Probability Analysis in Determining the Behaviour of Variable Amplitude Strain Signal Based on Extraction Segments

Probability Analysis in Determining the Behaviour of Variable Amplitude Strain Signal Based on Extraction Segments

Application Of Wavelet-transformation Of Acoustic Emission Signals For Evaluation Of Structural Material Macrofracture

On the Importance of Combined Scratch/Acoustic Emission Test Evaluation: SiC and SiCN Thin Films Case Study

Contact Info

Product

Resources

About