Arc-spot welding is generally used in joining of precise parts such as case and core in electric compressor. It is important to control joining deformation in electric compressor because clearance control of micrometer order is needed for excellent airtightness and anti-nose. The countermeasures for this deformation in field have mainly been dependent on rule of try and error by operator's experience because of productivities. For control this deformation problem without influence on productivities, development of exact simulation model should be needed. In this study, on the basis of previous study, the analysis model io predict deformation of precise order in arc-spot welded structure with non-uniform stiffness is brought up through feedback and tuning between monitoring data and analysis results. For this, deformation monitoring system was built and boundary condition considering mechanical melting temperature was applied.
Arc-spot welding is generally used in joining of precise parts such as case and core in electronic compressor. It is important to control joining deformation in electronic compressor because clearance control in micrometer order is needed for excellent airtightness and anti-nose. The countermeasures far this deformation in field have mainly been dependent on the rule of try and error by operator's experience because of productivities. For control this deformation problem without influence on productivities, development of exact simulation model should be needed. In this study, to solve this deformation problem in arc-spot welded structure with case and core, we intend to make a simulation model that is able to predict deformation in precise order by tuning and feedback between sensing data and simulation results. This paper include development of heat input model for arc-spot welding, temperature monitoring and make a heat transfer model using sensing data in product.
This paper discusses the application of infra-red thermography in monitoring the robotic arc welding process, and it's potential for weld bead dimension and seam tracking control. Thermal images illustrating weld pool formation dynamics and heat distribution phenomena are digitized and their characteristics are measured. At each sampling point the maximum depth of penetration is recorded together with additional information regarding weld bead placement in relation to the seam location. Deficiencies such as incomplete penetration and lack of side wall fusion are readily identified and can be remained during the process. The technique can help an increase in productivity and weld quality by minimizing the amount of post process rework and inspection efforts needed otherwise.
현재 산업현장에서 활용하는 용접용 로봇은 대부분 오프라인(off-line)으로 작업을 수행하고 있어 생산성과 용접 품질 향상에 그 기능을 충분하게 발휘하지 못하는 실정이다. 현재에는 용접 품질 향상을 위하여 용접 매카니즘이 많이 연구되어 많은 수학적인 해석과 물리적인 해석방법을 도입하여 비선형적인 용접 메카니즘을 연구하고 있다. 이러한 여러 가지 비선형적인 문제와 해석상의 어려움에도 불구하고 용접의 결함을 보완하기 위해 보다 정확한 용접데이터를 생성하기 위하여 고감도의 센서를 도입하여 신호처리 하고 있으며, 이를 이용하여 용접시스템에 포함시키는 피드백제어시스템(feed-back control system)을 구성하여 용접선 추적 및 용접 비드(bead) 형상제어에 응용하고 있다. 또한, 최근에는 인공지능제어기술이 발달되어 인간의 학습능력과 의사결정능력을 대신하는 신경회로망(neural network)과 퍼지이론(fuzzy logic)을 도입하여 용접기술을 개발하고 발전시키고 있다. 본 연구에서는 신경회로망이론을 이용하여 실시간으로 용접시스템을 모니터링하고 퍼지제어기에 의하여 용접결함을 보정하는 지능시스템을 개발방법을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 Atos 60의 시험편에 혼합가스의 변화에 따른 FCA용접을 하였고, 용접특성 분석 위하여 용접공정상의 실시간 모니터링 시스템과 용접 후 기계적 성질을 평가 하였다. Ar 80%+$CO_2$ 20% 혼합하고 낮은 속도로 용접한 경우 가장 미려한 비드와 스패터 발생이 적게 나타났으며, 반면 $CO_2$ 100%인 경우 스패터가 많이 발생하는 것을 확인하였다. 정상단락이 발생하는 저전류 영역으로 혼합가스의 사용에 대한 스패터 발생을 확인 할수 있는 조건이며, $CO_2$ 100%인 경우 각층의 단락율은 약 2배 이상 높았고, Peak의 분포가 많은 아크의 불안정 상태로 나타났다. 인장시험결과 Ar 80%+$CO_2$ 20%, Ar 90%+$CO_2$ 10%, $CO_2$ 100%의 항복강도는 각각 511MPa, 507MPa, 469MPa 이었으며, $CO_2$ 100%의 항복강도 보다 각각 약 8.9% 8.1% 향상되었다. 인장강도는 각각 622MPa, 609MPa, 581MPa로 $CO_2$ 100%의 인장강도 보다 각각 약 7.0%, 4.8% 향상되었다.
철강 재료의 GMA 용접 시, 보호가스로 $CO_2$ 가스를 사용하면 가격이 저렴하고 용입이 깊다는 장점이 있어 국내에서 광범위하게 사용되어 왔다. 그러나 일반적으로 활성가스인 $CO_2$를 사용한 GMA용접은 아크가 불안정하고 스패터가 많이 발생한다는 단점이 있어 아크 안정성 개선의 필요성이 부각되었다. 거기다 용접 자동화 및 용접 품질의 고급화 추세로 아크 안정성이 $CO_2$용접에서 점점 중요해지면서, 아크 안정화 및 스패터 저감을 위한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 본 연구에서는 GMA 용접 재료인 solid wire의 표면에 이온화 에너지가 낮은 금속인 인듐(In)을 전해 도금하여 중전류의 $CO_2$ 용접에 적용하였다. 고속 촬영과 아크 모니터링 분석을 통하여 금속 이행 모드 및 아크 안정화에 미치는 영향에 관하여 연구하였다. 동일 전압, 전류 조건에서 도금 두께를 달리하여 용접을 실시, 도금 두께에 따른 아크 안정성의 경향을 분석하였다. 그 결과 도금 두께가 두꺼워짐에 따라 아크가 넓어지는 것을 확인하였으며, 이는 아크 내에 이온화도가 높은 인듐 이온이 다량 포함됨으로써 이온의 양이 증가하기 때문인 것으로 생각된다. 또한 도금 두께가 일정 이상이 되면, 이행 모드가 용적의 아래에서 아크가 발생하는 반발 이행 모드에서 용적의 윗부분에서 아크가 발생하는 입상 용적 이행 모드로 바뀌었으며, 이때 단락 수가 현저히 줄어들어 아크가 안정해졌다. 이에 따라 인듐 도금 와이어는 기존보다 낮은 전류 영역에서도 안정적인 아크와 금속 이행 모드를 가지게 됨을 확인하였다.
In this paper, we propose a new diagnosis method of DC/DC converter aging. The method is based on the variations of parasitic resistor for the aging process. We apply an on-line diagnosis of DC/DC converter because the observation is not a device, but a system. This study proposes a method of DC/DC converter diagnosis by analyzing the variations of model on the variations of parasitic resistor.
Weld quality monitoring and seam tracking along the butt-joint lengthwise to the tube axis are studied. The material of tube is 60kg/$\textrm{mm}^2$ grade steel sheet, and the longitudinal butt-joint is shaped by 2 roll bending machine. The tube with a thickness of 1.5mm, diameter of 105.4mm and length of 2000mm is successfully obtained by the $CO_2$ laser welding system equipped with a seam tracker and plasma sensor. Experimental results show that the developed welding system can be used for the precision seam tracking and the real-time monitoring of weld quality, and the laser welded tube can be used for car body md component after tubular hydroforming.
Ultrasonic metal welding has been widely used for joining lithium-ion battery tabs. Weld quality monitoring has been an important issue in lithium-ion battery manufacturing. This study focuses on the weld quality monitoring in ultrasonic metal welding with the longitudinal-torsional vibration mode horn developed newly. As the quality of ultrasonic welding depends on welding parameters like pressure, time, and amplitude, the suitable values of these parameters were selected for experimentation. The welds were tested via tensile testing machine and weld strengths were investigated. The dataset collected for performance test was used to train the multi-layer perceptron neural network. The three layer neural network was used for the study and the optimum number of neurons in the first and second hidden layers were selected based on performances of each models. The best models were selected for the horn and then tested to see their performances on an unseen dataset. The neural network models for the longitudinal-torsional mode horn attained test accuracy of 90%. This result implies that proposed models has potential for the weld quality monitoring.
Time series analysis results show the SVD is a candidate of on-line monitoring of welding penetration when the covariance matrix of a full penetration is used as a mapping function. As the reconstructed embedding vectors from the chaotic scalar time series are manipulated by the covariance matrix, the mapped tim series lie on a hyper-ellipsoid which the lengths of semi-axes are the squared eigenvalues of the covariance matrix in the case of full penetration. These visualize by two dimensional stroboscope views. The other cases like partial penetration, are different in the sense of sizes and shapes. Here we test two types of time series; the ion current and the X-ray. The ion current is better than the X-ray as an on-line monitoring signal, because the difference of the eigenvalue spectrum of the ion(between the pull penetration and partial penetration) is bigger than those of the X-ray.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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