In this study, the steel material for shipbuilding(LR-A class) was used, and FCAW was taken advantage of 3G attitude and they are welded by different welding ways. As a result of analyzing wave with welding monitoring system, the stable values are obtained which are the first floor(electronic current 164~182 A, voltage 24 V), the second floor(electronic current 174~190 A, voltage 22~25 V), the third floor(electronic current 158~188 A, voltage 22~25 V), and fourth floor(electronic current 172~184 A, voltage 22~25 V), at this time, the stable wave standard deviation and changing coefficient could be obtained. When the welding testing through nondestructive inspection was analyzed know defect of welding, there was no defect of welding in A, D, E, but some porosities in B, and slag conclusion near the surface in C, because the length of arc was not accurate, and the electronic current and voltage was not stable. After observing the change of heat affect zone through micro testing, each organization of floor formed as Grain Refinement, so welding part was fine, the distance of heat affect zone is getting wider up to change the values of the electronic current and voltage. As a result of degree of hardness testing, the hardness orders were the heat affect zone(HAZ), Welding Zone(WZ), and Base Metal(BM). When the distribution of degree of hardness is observed. B is the highest degree of hardness The reason why heat effect zone is higher than welding zone and base metal, welding zone is boiled over melting point($1539^{\circ}C$) and it starts to melt after the result of analysis through metal microscope, so we can know that delicate tissue is created at the welding zone. Therefore, in order to get the optimal conditions of the welding, the proper current of the welding and voltage is needed. Furthermore the precise work of welding is required.
조선소에서 선체 블록과 용접 피더의 위치를 알면 작업자의 위치 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 이 데이터는 작업장 안전 모니터링 시스템 구축에 매우 유용하다. 그러나 선체 구조와 용접 공정의 특수성 때문에 작업장에 고정 통신망을 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 전용 통신선을 대신할 수 있는 유도 전력선 통신을 선체블록과 같은 금속매체에 적용하는 기술을 검토하였다. 용접기의 전원 케이블에 설치할 유도 결합기로 페라이트 코어를 사용하였고, 금속 블록의 지지대에 체결할 결합기로 나노 결정질 코어를 적용하였다. 제안된 커플러는 COMSOL AC/DC 모듈로 3차원 모델링 하였고 동작 원리를 시각화하기 위하여 유한 요소 해석을 수행하였다. 알루미늄 프로파일을 사용한 금속블록 통신 성능 테스트에서 용접 전극의 블록 접촉으로 통신 채널이 형성되었을 때 대역폭은 6 Mbps 이상 유지되었다.
본 연구는 조선 LNG선의 탱크를 제작하는 공장의 관리 및 운영을 지원하는 제조실행 시스템(MES : Manufacturing Execution Sys- tem)의 개발에 대한 내용이다. 본 연구대상 공장에는 가공과 조립라인이 있으며, 가공라인에서는 소재를 가공하고, 조립라인에서는 가공된 소재를 가공하고, 조립라인에서는 가공된 소재를 용접으로 최종 조립한다. 본 연구 대상 공장의 주요 관리 및 운영에 대한 관점은 장비의 고장 방지와 효율극대화, 납기 준수 및 최종 용접 후 결함 최소화 등이다. 이에 본 연구에서는 공장을 체계적으로 관리 운영하기 위해 공정관리와 장비관리 기능을 통합한 제조실행 시스템을 개발하였다. 공정관리는 일정계획 수립, 관리에서부터 작업자 배치 및 입${\cdot}$출고 관리 등의 역할을 수행하고, 장비관리는 장비 모니터링, 장비와 작업 이력 데이터 추출 및 집계, 장비보전 관리, 장비별 작업지시 등의 역할을 수행한다. 본 연구의 개발 시스템은 MSSQL Sever 데이터베이스와 Visual Basic, C++ Builder로 개발되었다.
본 연구에서는 동일한 열가소성 수지(PEEK)와 각기 다른 탄소섬유(Type A, Type B) UD 테이프를 이용하여 열가소성 복합재를 제작하고 제작된 각각 2개의 복합재를 유도가열 용접방식에 따라 접합 특성 및 기계적 특성에 대하여 고찰하였다. 복합재의 접합 특성과 기계적 특성은 비파괴검사인 C-Scan, B-Scan과 전단 강도(Single lap shear)를 각각 측정하였고, 열화상 카메라를 이용하여 시편 표면의 온도를 모니터링 하였다.
Welding process monitoring is advantageous for maintaining weld quality and numerous sensing techniques have been developed for laser welding. Coaxial image monitoring enables direct monitoring of the weld pool shape and keyhole behavior, but requires the complex optical system and the image processing technique. In this study, we coaxially acquired the weld pool images during laser lap welding by using the camera and special illumination. The welding characteristics - pool width and length, keyhole shape, etc - were extracted by using image processing and the relationship between these characteristics and the penetration depth were investigated.
With the increased use of lasers in industrial welding applications, techniques for monitoring and controlling these processes become increasingly important. It is very important that we understand the dynamic behaviors of the laser induced Plume in welding, because the laser induced plume has considerable effects on welding efficiency and the quality of materials. As the plume fluctuation was associated with keyhole instability, unstable vapor plume indicated the process was unstable and would result in poor welds. An Infrared Thermal-vision Camera can be utilized compensate for incurracies encountered in real-time monitoring during laser welding. We have results that instabilities of plume are closely related with hot cracking and defect of laser welding.
On the laser weld production line, a slight alteration of the welding condition produces many defects. The defects are monitored in real time, in order to prevent continuous occurrence of defects, reduce the loss of material, and guarantee good quality. The measurement system is produced by using three photo-diodes for detection of the plasma and spatter signal in CO$_2$ laser welding. For high speed CO$_2$ laser welding, laser tailored welded blanks for example, on-line weld quality monitoring system was developed by using fuzzy multi-feature pattern recognition. Weld qualities were classified optimal heat input, a little low heat input, low heat input, and focus misalignment, and final weld quality were classified good and bad.
Laser-welded Tailored Blank is the hottest thing in many automobile companies. But they demand on weld quality, reproducibility, and formability. So it is the great problem of automation of laser welding process. Therefore, it is requested to construct on-line process monitoring system on high accuracy. The light which is emitted from plasma and spatter in laser welding was detected by photo-diodes. It was found that the light intensity depends on welding speed. laser power, and flow rate of assist gas. The relationship between the plasma and spatter and the weld quality can be used for on-line laser weld monitoring systems.
This paper introduces the monitoring scheme of laser welding quality using neural network. The developed monitoring scheme detects light signal emitting from plasma formed above the weld pool with optic sensor and DSP-based signal processor, and analyzes to give a guidance about the weld quality. It can automatically detect defects of laser weld and further give an information about what kind of defects it is, specially partial penetration and porosity among the interior defects. Those could be detected only by naked eyes or X-ray after welding, which needs more processes and costs in mass production. The monitoring scheme extracts four feature vectors from signal processing results of optical measuring data. In order to classify pattern for extracted feature vectors and to decide defects, it uses single-layer neural network with perceptron learning. The monitoring result using only the first feature vector shows confidence rate in recognition of 90%($\pm$5) and decides whether normal status or defects status in real time.
The purpose of this study is to monitor and control the back bead width in arc welding with consumable electrode for reduction of the occurrence of weld defect. The temperature of a point on the weldment surface is selected, as a monitoring parameter, and measured by an optical infra-red sensor. The correlation between the back bead width and the surface temperature is experimentally obtained for various thicknesses of the weldment. The welding travel speed and the surface temperature are taken, respectively, as an input and an output of the welding process under the stable condition of arc. A PI control scheme to maintain the surface temperature at the desired level is proposed by the experimental study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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