In this paper, the possibilities of the Infra-red sensor in sensing and control of the bead geometry in the automated welding process are presented. Infra-red sensor is a well-known method to deal with the problems with a high degree of fuzziness so that the sensor is employed to build the relationship between process variables and the quality characteristic the proposed above respectively. Based on several neural networks, the mathematical models are derived from extensive experiments with different welding parameters and complex geometrical features. The developed system enables to select the optimal welding parameters and control the desired weld dimensions during arc welding process.
Methods of repair welding are different to production welding for welding position, welding process, welding power source, heating methods. This study investigated proper the welding process used the welding process SMAW and GTAW in the weldment of inconel filler metals. Mechanical test showed that SMAW and GTAW process had higher mechanical properties than those of material specification. Both SMAW and GTAW welding process can appy the repair welding. In comparison, GTAW welding process had more higher mechanical properties in the weldment.
The feasibility for a practical use of underwater wet arc welding process is experimentally investigated by using low hydrogen and high oxide type electrodes and TMCP steel plates. Main results are summarized as follows: 1)The absorption speed of the coated low hydrogen and high titanium oxide type eletrodes becomes constant after about 30 minutes in water, and more steeping time in water does not influnce welding arc behavior. 2) By bead appearance and X-ray inspection, the high titanium oxide type electrode is better than the low hydrogen type in underwater arc welding process. 3) The mechanical properties of underwater wet arc welds depend upon welding conditions more than those of in-air welds, and the optimum welding condition can be obtained. 4) Because of quenching effect by rapid cooling rate in underwater wet welding, the maximum hardness of HAZ is increased relatively higher in underwater wet welding, process.
The sensors employed in the robotic are welding system must detect the changes in weld characteristics and produce the output that is in some way related to the change being detected. Such adaptive systems, which synchronise the robot arm and eyes using a primitive brain will form the basis for the development of robotic GMA(Gas Metal Arc) welding which increasingly higher levels of artificial intelligence. The objective of this paper is to realize the mapping characteristics of bead height through learning. After learning, the neural estimation can estimate the bead height desired from the learning mapping characteristic. The design parameters of the neural network estimator(the number of hidden layers and the number of nodes in a layer) are chosen from an estimation error analysis. A series of bead of bead-on-plate GMA welding experiments was carried out in order to verify the performance of the neural network estimator. The experimental results show that the proposed neural network estimator can predict the bead height with reasonable accuracy and guarantee the uniform weld quality.
산업의 고도화에 따른 구조물의 사용 환경이 열악해지고 최근 에너지저감과 환경문제 개선을 위한 경화의 요구에 따라 뛰어난 내식성 및 우수한 고비강도 특성을 갖고 있는 타이타늄 및 타이타늄합금의 활용에 대한 연구가 많은 주목을 받고 있다. 이에 따라 타이타늄 신합금의 개발뿐만 아니라 기존에 개발되어 비교적 보편적으로 적용되고 있는 타이타늄 부품의 제조 및 성형기술에 대한 수요도 급증하고 있다. 특히, 기기 및 부품 제조를 위한 용접/접합기술도 매우 중요한 요소기술로 자리메김하고 있다. 타이타늄은 산소, 수소 등의 침입형 원소와의 친화력이 강한 활성이 큰 금속으로 용접시 고온에 노출되면 급격히 산화 및 취화 등의 문제를 발생한다. 따라서 타이타늄의 용접시에는 $426^{\circ}C$이상의 온도에서는 대기로부터 용접부가 차단되도록 하는 쉴딩기술이 매우 중요하다. 타이타늄의 용접은 일반적으로 아크용접, 전자빔 용접, 레이저 용접 및 확산접합 등이 적용되고 있으나 용접입열 조정이 용이하고 아크 안정성이 높고 용접부의 기계적 특성이 우수한 GTA 용접이 작업성을 고려하여 가장 많이 적용되고 있다. 본 연구에서는 미국용접학회(AWS)의 타이타늄 용접가이드를 분석 및 소개하였고, 1t 이하의 박판 CP Ti를 대상으로 GTAW 용접부 미세조직 및 기계적 특성을 분석하였다. 이때, 용접 비드폭 제어 및 펄스 용접기술을 통하여 박판 타이타늄의 최적 GTAW 공정변수 제어기술을 분석하였다.
본 논문은 용접 산업현장에서 많이 사용 되는 $CO_2$ 용접에서는 차량내부 및 탱크내부 용접에서 제어 패널을 볼 수 없는 곳, 작업장이 먼 곳 등에서 용접사가 용접을 하면서 용접조건에 맞는 전류와 전압을 조절할 수가 없고, 전류와 전압을 조절하기 위해 용접을 중단하고 잦은 이동으로 용접 구조물의 순간적인 냉각에 의해 용접결함이 발생된다. 본 연구에서는 기존의 $CO_2$ 용접기 3종류를 각각 사용하여 원격제어 토치의 용접에 대해 SS400 용접구조용 압연강재를 사용하여 원격제어 토치와 기존 $CO_2$ 용접 토치를 V형 맞대기 수직자세로 용접실험을 실시하고 용접 부의 표면비드 상태의 형상을 육안검사 관찰하고 또한 이를 침투탐상검사 및 굽힘 시험을 통해 용접부의 외관품질에 대하여 중점적으로 수행하여 용접결함 감소 및 기존 상용용접기에 교체사용에 대한 성능 및 호환성여부에 미치는 영향에 대해 평가하였다.
이 연구에서는 하중비전달형 필렛용접부를 대상으로 순수휨상태에서 TIG 처리에 따른 피로강도 향상정도 및 피로특성을 정량적으로 평가하기 위해서 4점 휨실험을 실시하였다. 피로실험결과 용접후처리를 실시하지 않은 시험체는 국내 외에서 규정하는 피로강도등급을 만족하고 있고 TIG 처리한 시험체는 용접후처리를 실시하지 않은 시험체보다 $2{\times}106$회 피로강도가 상회하는 것을 알 수 있었다. 또한 비치마크실험결과 피로균열은 용접지단부의 비드접선각도 및 곡률반경이 최소로 되는 점에서 다발적으로 발생하며, 반타원형 균열로 성장, 합체되어 파단에 이르는 것을 확인할 수 있었다. 한편 유한요소해석결과 용접지단부의 응력집중계수는 용접지단부의 비드접선각도 및 곡률반경과 밀접한 관계가 있으며, 이 중에서 곡률반경이 용접지단부의 응력집중계수에 보다 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 한편 파괴역학적 해석결과 a/t가 0.4 이하인 경우에 기하학적형상보정계수가 균열보정계수에 가장 지배적인 영향을 미치는 인자임을 알 수 있었다. 또한 유한요소해석결과로부터 산정한 응력확대계수범위와 피로균열성장속도의 관계식으로부터 피로수명을 비교적 정확하게 산정할 수 있었다.
The horizontal filet welding is prevalently used in heavy and ship building industries to join the parts. The phenomena occurring in the horizonal fillet welding process are very complex and highly non-linear, so that its analysis is relatively difficult. Furthermore, various kinds of weld defect such as undercut, overlap, porosity. excess weld metal and incomplete penetration can be induced due to improper welding conditions. Among these defects, undercut, overlap and excess weld metal appear frequently in horizontal filet welding. To achieve a satisfactory weld bead geometry without weld defects, it is necessary to study the effect of welding conditions in the weld bead geometry. For analyzing the weld bead geometry with and without weld defects in horizontal fillet welding, a mathematical model was proposed in conjunction with a two-dimensional heat flow analysis adopted for computing the melting tone in . base metal. The reliability of the proposed model was evaluated through experiments. which showed that the proposed model was very effective for predicting the weld bead shape with or without weld defects in horizontal fillet welding.
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.
Laser keyhole welding is investigated using a three-dimensional Gaussian heat source, and the heat source parameters such as the keyhole depth, welding efficiency and power density distribution factor are determined in a systematic way. For partial penetration, the keyhole depth is same as the penetration and is predicted using the experimental data. The welding efficiency is calculated using the ray-tracing method and the power density distribution factor is determined from the bead shape. Full penetration is classified into the transition, normal and excessive modes depending on the degree of keyhole opening. Thermal analysis of the bead-on-plate welds is conducted using the Gaussian heat source, and the calculated weld geometries show reasonably good agreements with the experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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