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07.11.2019 | Original | Ausgabe 6/2019

Wood Science and Technology 6/2019

Fractography combined with unsupervised pattern recognition of acoustic emission signals for a better understanding of crack propagation in adhesively bonded wood

Zeitschrift:
Wood Science and Technology > Ausgabe 6/2019
Autoren:
Gaspard Clerc, Markus G. R. Sause, Andreas J. Brunner, Peter Niemz, Jan-Willem G. van de Kuilen
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

In this paper, acoustic emission (AE) signals obtained during quasi-static crack propagation in adhesively bonded beech wood were classified using an unsupervised pattern recognition method. Two ductile one-component polyurethane (1C-PUR) adhesives with the same formulation except for one system being reinforced with short polyamide (~ 1 mm long) fibers were compared to a relative brittle phenol–resorcinol–formaldehyde (PRF) adhesive. Using only localized AE signals, it was shown that the signals originating from the crack propagation could be classified into two different clusters. Comparing the AE signals with a new fractography method, it was estimated that different clusters are due to distinct failure mechanisms, with signals of cluster 1 being associated with wood failure and signals of cluster 2 with adhesive failure. The obtained results suggest that for the PRF adhesive the wood fibers help to slow down the crack propagation. A similar but lesser effect was noted for the polyamide fibers added to the 1C-PUR adhesive matrix.

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