Case depth evaluation of induction-hardened camshaft by using magnetic Barkhausen noise (MBN) method

Magnetic Barkhausen noise (MBN) method is one of the non-destructive\ua0evaluating (NDE) techniques used in industry to monitor the quality of ferromagnetic products during manufacture. In this article, case depth evaluation of the camshaft lobes by this means after induction hardening is described. A\ua0routine industrial monitoring practice is found to have limitation to evaluate the thickness of this process-hardened\ua0layer. With the aid of metallography on selected samples, this uppermost layer is found to have one, or more than one microconstituents. This infers that each type possesses different physical properties in response to the MBN measurement. Consequently, the interpretation of the MBN signal/data for case depth evaluation is not straight-forward.\ua0From metallography, a\ua0qualified component should have a\ua0uniform layer of martensite with grains ≤ 50\ua0\ub5m and the thickness around\ua03.0–5.0\ua0mm. This gives the magnetoelastic parameter (i.e. mp) in a\ua0range of\ua020–70 in industrial MBN measurement. The mp outside this range corresponds to either a\ua0non-martensitic\ua0type or a\ua0martensitic type with grains > 50\ua0\ub5m. In fact, the characteristic features of a\ua0Barkhausen burst like peak intensity, width and position can be used to categorise different microstructural conditions. Then, the case depth of the qualified components, or the thickness of the qualified martensite, can be estimated. Statistical regression decision tree model helps to divide this qualified group into three sub-groups\ua0between 3.0 and\ua06.0\ua0mm, and each can be identified by the decision criteria based on the specific ranges of the mp reading, the RMS of peak intensity and the peak position. In the end, a\ua0physical model is used to show how the difference of microstructures is influencing the magnetic flux, and thus the mp. Nevertheless, more information is needed to improve the model for this application.

Tolkning av spansk känsloprosodi

Text-till-talsystem blir allt vanligare i vardagen, och det forskas även en hel del på utvecklingen av tal-till-talöversättningssystem. Många företag använder sig i allt större utsträckning av telefontjänster där automatiska system med syntetiskt tal och taligenkänning ersätter människor. För att vi som konsumenter ska känna att det är bekvämt att nyttja dessa tjänster och förstå budskapen är det viktigt att dessa syntetiska röster låter så naturliga som möjligt. Det som gör en röst naturlig är dess prosodi, dvs. dess ickesegmentella aspekter såsom röstens intonation, intensitet och tempo, för att nämna några. Prosodin har inte endast lingvistiska funktioner utan den signalerar även känslor och attityder hos talaren. Vem vill lyssna på en syntetisk röst som låter väldigt ledsen eller arg t.ex. när bilens GPS-navigator sorgset talar om att vi ska ta nästa avfart åt höger. Känslosignalering sker normalt både auditivt och visuellt, en glad person har ofta ett leende på läpparna och talar på ett sätt att vi som lyssnare får intryck av att personen är glad. Denna studie handlar just om den auditiva signaleringen av känslor som jag kallar känsloprosodi. Det är inte självklart att talare av olika språk signalerar känslor på samma sätt trots att många lingvister, liksom jag, är övertygade om att det finns en viss universalitet, vilket man bör beakta vit tal-till-talöversättningssystem. Av denna anledning har jag i min studie valt att jämföra svenska auditiva känsloyttranden med spanska känsloyttranden. Detta har jag gjort genom att göra perceptionstester av spanska röster och jämfört resultaten med en tidigare studie av Åsa Abelin och Jens Allwood på Göteborgs universitet (1999) som gjort en liknande studie mha. svenska röster. Jämförelser av misstolkningar av avsedda känslor indikerar bl.a. att vissa känslor verkar uttryckas på olika sätt för spanska och svenska. Tydligast är detta för ”förvåning” som i båda studier i stor utsträckning misstolkats av informanter med annat modersmål än talaren, även ”avsky” verkar uttryckas något annorlunda. Andra resultat som framkom är att svensktalande ofta misstolkar ”ilska” (spansk) som ”glädje” vilket kan jämföras med att spansktalande misstolkade ”glädje” (svensk) som ”sorg”. Studien visar också att känslor som förväxlas ofta är akustiskt lika till uttrycket och även har en del semantiska likheter

Predictive Modeling of Induction-Hardened Depth Based on the Barkhausen Noise Signal

A non-destructive verification method was explored in this work using the Barkhausen noise (BN) method for induction hardening depth measurements. The motive was to investigate the correlation between the hardness depth, microstructure, and the Barkhausen noise signal for an induction hardening process. Steel samples of grade C45 were induction-hardened to generate different hardness depths. Two sets of samples were produced in two different induction hardening equipment for generating the model and verification. The produced samples were evaluated by BN measurements followed by destructive verification of the material properties. The results show great potential for the several BN parameters, especially the magnetic voltage sweep slope signal, which has strong correlation with the hardening depth to depth of 4.5 mm. These results were further used to develop a multivariate predictive model to assess the hardness depth to 7 mm, which was validated on an additional dataset that was holdout from the model training

Preliminary study: Barkhausen noise evaluation on the Hardening Depth of Induction-hardened carbon steel

Induction hardening depth evaluation by means of Barkhausen noise (BN) technique is one known non-destructive evaluation (NDE). The acquired signal, nevertheless, is not easy to be interpreted owing to information and materials complexity. Current study is initiated from a case in local industry about the quality control of induction hardened camshaft. Certain historical BN data is reviewed, and hypothetical hardening conditions are simulated in order to find out a possible relationship between the acquired signal and the microstructure of the hardened layer. Selected physical properties of these simulated hardened layers were evaluated. Using these data, physical modelling was developed by means of finite element method (FEM). A magnetising unit is modelled and the induced magnetic flux density in the material is simulated. Modelling results were then compared with experimental study. The project work is at the preliminary stage and it is expected that the ultimate model will help to improve the understanding of the BN signal in relations to the induction-hardened depth evaluation