• Title/Summary/Keyword: 용접결함

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Application of Neural Network for Process Control in GMA Welding (GMA용접에서 공정 제어를 위한 최적 신경회로망 적용)

  • 김일수;박창언;손준식;김인주;이승찬;김학형
    • Proceedings of the KWS Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.21-23
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    • 2004

  • 파이프용접에서 특정용접을 하기 위한 최적의 용접조건 선정하는 작업은 대개 많은 시간과 비용을 요구한다. 최근에 인공지능(AI) 기술을 이용하여 용접변수를 결정하기 위해서는 생산성, 용접결함 등 여러 가지 요소를 고려해야 한다고 주장한다. (중략)

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Flaw Evaluation of Bogie connected Part for Railway Vehicle Based on Convolutional Neural Network (CNN 기반 철도차량 차체-대차 연결부의 결함 평가기법 연구)

  • Kwon, Seok-Jin;Kim, Min-Soo
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.21 no.11
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    • pp.53-60
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    • 2020

  • The bogies of railway vehicles are one of the most critical components for service. Fatigue defects in the bogie can be initiated for various reasons, such as material imperfection, welding defects, and unpredictable and excessive overloads during operation. To prevent the derailment of a railway vehicle, it is necessary to evaluate and detect the defect of a connection weldment between the car body and bogie accurately. The safety of the bogie weldment was checked using an ultrasonic test, and it is necessary to determine the occurrence of defects using a learning method. Recently, studies on deep learning have been performed to identify defects with a high recognition rate with respect to a fine and similar defect. In this paper, the databases of weldment specimens with artificial defects were constructed to detect the defect of a bogie weldment. The ultrasonic inspection using the wedge angle was performed to understand the detection ability of fatigue cracks. In addition, the convolutional neural network was applied to minimize human error during the inspection. The results showed that the defects of connection weldment between the car body and bogie could be classified with more than 99.98% accuracy using CNN, and the effectiveness can be verified in the case of an inspection.

  • https://doi.org/10.5762/KAIS.2020.21.11.53 인용 PDF KSCI

Evaluation of weldability of Al 6061 and 5052 alloy by using GMAW and Plasma-GMA welding (GMAW, Plasma-GMA Hybrid 용접을 이용한 Al 5052, 6061 합금의 용접성 평가)

  • Ahn, Young-Nam;Kim, Cheol-Hee;Choi, Jin-Kang
    • Proceedings of the KWS Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.42-42
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    • 2010

  • 알루미늄 합금은 질량 대비 강도가 우수하고 내식성 및 저온 특성이 양호하여 구조재로서 널리 사용되고 있다. 또한 그 사용 추세가 점점 증가 하고 있으며 알루미늄 합금의 용접을 위해 현재까지 다양한 용접 공정이 적용되었다. 일반적으로 GMAW, GTAW 등의 아크 용접과 박판의 경우 저항 점용접, 그 외의 $CO_2$ laser, Nd:YAG laser와 같은 고밀도 에너지 용접 공정에 의한 연구 결과들이 많이 발표 되었다. 하지만 알루미늄 합금의 특성 상 용접부에 기공과 균열과 같은 결함들이 각 공정에서 많이 발생하며 이러한 결함을 감소시키기 위한 용접기술에 관해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 GMAW, Plasma-GMAW 공정을 적용하여 알루미늄 합금의 용접특성을 비교하였다. 알루미늄 합금 Al 5052, Al 6061 4mm 두께 모재에 대해 BOP(Bead On Plate) 용접실험을 실시하였으며 생산성 측면에서 각 공정에 따라 완전 용입 시 최대 용접 속도를 측정하여 비교하였다. 용접 품질 측면에서는 비드 표면 및 단면을 검사하고 인장시험을 수행하였으며, 용접 기공과 균열을 X-ray 촬영을 통해 비교하였다. 또한 고속카메라 촬영을 통해 용접 중 플라즈마로 인한 산화막 제거 효과를 확인하고 각 공정별 용접 시작부의 아크 안정성을 평가하였다. 인장시험 결과 모든 모드에서 모재에서 파단됨을 확인 하였고, Plasma-GMAW 공정의 경우 플라즈마의 예열효과로 인하여 GMAW 보다 완전용입 기준 용접속도가 빨랐으며, 청정작용도 우수한 것으로 확인되었다.

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