• 한국공작기계학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.79-86
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• 2007

The shape of excessive penetration mainly depends on welding conditions(welding current and welding voltage), and welding process(groove gap and welding speed). These conditions are the major affecting factors to width and height of back bead. In this paper, back-bead prediction and weldability estimation using artificial neural network were investigated. Results are as follows. 1) If groove gap, welding current, welding voltage and welding speed will be previously determined as a welding condition, width and height of back bead can be predicted by artificial neural network system without experimental measurement. 2) From the result applied to three weld quality levels(ISO 5817), both experimented measurement using vision sensor and predicted mean values by artificial neural network showed good agreement. 3) The width and height of back bead are proportional to groove gap, welding current and welding voltage, but welding speed. is not.

• 한국가스학회지
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• 제8권3호
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• pp.31-36
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• 2004

본 연구에서는 PE배관 연결망에 있어 취약 부위인 두 개의 배관이 연결되는 부분 즉, 전기응착부에 대한 검사방법을 살펴보고 그 중에서도 위상배열 초음파를 이용한 비파괴 탐상방법에 대하여 고찰하였다. 그리고 정상 및 비정상 전기응착 시험편을 설계 및 제작하여 위상배열 초음파를 이용하여 PE배관 전기응착부에 대한 비파괴 탐상을 실시하였다. 마지막으로 현장에서 발생하는 전기융착 접합 실태를 조사한 후 원인을 분석하고 결함 유형을 분류하였다. 즉 융합 불량, 모래 섞임, 기포, 삽입 불량, 용입 과다의 5가지로 분류를 하였다.