최근 각 방면의 해양개발에 대한 관심이 높아짐에 따라 해양구조물의 가공 및 보수수단으로서 수중용접기술의 개발연구가 선진국 등에서 시작되고 있으나 국내에서는 아직 이 방면의 연구를 찾아 볼 수 없다. 본 연구에서는 두께 10 mm의 국산구조용강판(SM41A)에 대하여 자작한 중력식용접장치에 의하여 6종의 국산피복아아크용접봉을 써서 수중용접을 실시하여 그 용접성을 조사하였고, 각 계통의 용접봉의 실용성을 검토하였다. 중요연구 결과는 다음과 같다. 1. 운봉비가 1일 때 용접봉의 각도 40$^{\circ}$, 60$^{\circ}$, 80$^{\circ}$인 경우 용접봉각도가 비이드(bead) 외관에 큰 영향을 미치지 않는다. 2. 용접봉직경이 일정할 때 용접전류의 증가에 따라 입열량이 증가하므로 비이드 외관에 큰 영향을 미치나 용접봉직경에 대한 각 적정전류에서의 비이드외관은 양호하게 나타난다. 3. 수중용접에서 고산화티탄계 용접봉을 사용하였을 경우, 적정용접전류와 직경 사이에는 상관성이 존재하며, 그 적정용접전류의 범위는 비교적 넓다. 4. 저수소계 및 고셀롤로우스계 용접봉을 제외한 4종(일미나이트계, 라임티타니아계, 고산화티탄계, 철분산화철계)의 경우, 용접봉의 안정한 수중아아크가 유지되고, 양호한 수중용접이 얻어졌다. 특히 라임티타니아계, 고산화티탄계 및 일미나이트계는 용접결함이 없는 양호한 수중용접이 가능하다. 5. 수중용접부에 대한 매크로(macro)조직과 미시현미경조직은 마르텐사이트와 베이나이트조직을 나타내고, 그 외는 미세한 페라이트, 퍼얼라이트조직으로서 용접결함이 없는 양호한 용접부를 갖는다. 6. 시험표면층인 3층, 4층 및 6층 용접에서의 본드부근의 열영향부에 각각 경도의 피이크가 있으며, 그 외의 부분은 대체로 경도가 균일함이 확인되었다.
In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.
In this study, natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.
In this study, we nodestructive test based on ultrasonic test as inspection method and compared backpropagation neural network(BPNN) with probabilistic neural network(PNN) as pattern recognition algorithm of welding flasw. For this purpose, variables are applied the same to two algorithms. Where, feature variables are zooming flaw signals of reflected whole signals from welding flaws in time domain. Through this process, we confirmed advantages/disadvantages of two algorithms and identified application methods of two algorithms.
In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.
이 글에서는 GT Membrane방식 LNG 선의 1,2차 Membrane 의 제작시의 용접기술 및 용접이음 부의 강도에 대하여 개략적으로 검토하였다. Membrane 재료인 Invar강은 그 적용두께가 매우 얇 은 박판이기 때문에 용접이음시 용락 및 용접결함등를 방지할 수 있는 용접기술 및 시공상의 고 려가 LNG선 전체의 안전성 측면에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 또한 근본적으로 Membrane 부재는 구조강도를 부담하는 강도 부재는 아니라 하더라도 선체로부터 전달되는 하중은 필연적으 로 받게 되므로 이 하중에 의해 피로파괴가 발생하지 않도록 용접부의 적정 강도를 유지하는 것 이 중요하다.
하나로 핵연료의 피복관과 봉단마개 재료로 사용되는 Aluminum 1060의 전자빔 용접부의 비드 특성을 조사하기 위하여 bead-on-plate 용접을 하였다. 비드의 단면을 절단하여 가속전압, 빔 전류, 용접속도에 따른 비드의 폭과 용입 깊이의 변화를 측정하고 용접부에 발생한 용접결함을 관찰하였다. 실험결과 가속전압과 범 전류의 증가에 따라 용입 깊이는 직선 비례적으로 계속 증가하였지만 비드폭은 그 증가율이 감소하는 경향이었다. 용접속도의 증가에 따라서 비드 폭과 용입깊이는 감소하는 경향을 보였다. 또한 범 출력이 높은 용접부의 root부에 다수의 porosity 가 발생하는 것을 관찰 할 수 있었으며 핵연료 봉단 마개의 porosity와는 다른 것을 확인하였다.
본 논문에서는 X-Ray 영상에서 용접한 부분의 기공이나 균열 등의 결함 영역을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 X-Ray 영상에서 비등방성 확산 필터를 적용하여 영상의 잡음을 제거하고, 수직 및 수평 히스토그램을 각각 적용하여 용접 영역을 추출한 후, 최소 자승법을 적용하여 배경 밝기를 제거하고, 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching기법을 적용하여 명암 값을 강조하여 결함 영역과 그 외의 영역간의 명암 대비를 강조한다. 그리고 Fuzzy C_Means 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 세분화한 후, Fuzzy C_Means을 적용하여 생성된 클러스터들의 중심 명암 값을 이용하여 ${\alpha}_-cut$을 설정한 후에 임계구간을 구하고 영상을 이진화하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법의 결함 추출 성능을 확인하기 위하여 세라믹 X-Ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 결함 영역이 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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