In GMAW(Gas Metal Arc Welding) processes, bead geometry (penetration, bead width and height) is a criterion to estimate welding quality. Bead geometry is affected by welding current, arc voltage and travel speed, shielding gas, CTWD (contact-tip to workpiece distance) and so on. In this paper, welding process variables were selected as welding current, arc voltage and travel speed. And bead geometry was reasoned from the chosen welding process variables using neuro-fuzzy algorithm. Neural networks was applied to design FL(fuzzy logic). The parameters of input membership functions and those of consequence functions in FL were tuned through the method of learning by backpropagation algorithm. Bead geometry could be reasoned from welding current, arc voltage, travel speed on FL using the results learned by neural networks. On the developed inference system of bead geometry using neuro-furzy algorithm, the inference error percent of bead width was within $\pm$4%, that of bead height was within $\pm$3%, and that of penetration was within $\pm$8%. Neural networks came into effect to find the parameters of input membership functions and those of consequence in FL. Therefore the inference system of welding quality expects to be developed through proposed algorithm.
One of the significant subject in the automatic arc welding is to establish control system of the welding parameters for controlling bead geometry as a criterion to evaluate the quality of arc welding. This paper proposes an inference algorithm for bead geometry in CMA Welding using Neuro-Fuzzy algorithm. The characteristic welding parameters are measured by the circuit composed of hall sensor, voltage divider tachometer, etc. and then the bead geometry of each weld pool is calculated and detected by an image processing with CCD camera and a measuring with microscope. The relationships between the characteristic welding parameters and the bead geometry have been arranged empirically. From the result of experiments, membership functions and fuzzy rules are tuned and determined by the learning of neural network, and then the relationship between actual bead geometry and inferred bead geometry are concluded by fuzzy logic controller. In the applied inference system of bead geometry using Neuro-Fuzzy algorithm, the inference error percent is within -5%∼+4% in case of bead width, -10%∼+10% in bead height, -5%∼+6% in bead area, -10%∼+10% in penetration. Use of the Neuro-Fuzzy algorithm allows the CMA Welding system to evaluate the quality in bead geometry in real time as the welding parameters change.
Generally welding is one of the most important processes to have a strong influence on the quality and productivity from a manufacture-based industry such as shipbuilding, automotive and machinery. The GMA(Gas Metal Arc) welding process involves large number of interdependent welding parameters which may affect product quality, productivity and cost effectiveness. To solve such problems, mathematical models are required to select the welding parameters for GMA welding process. In this study, the GMA welding process was studied using the information generated during the welding. The statistical analysis of a generalized regression approach was conducted by the following three methods: Firstly using the mathematical model (linear regression, 2nd regression); Secondly GA(Genetic Algorithm) with intelligent models; And finally using response surface analysis of models to develop the relationships between welding parameters and bead width as welding quality.
The wearplate with Cr-C has been used in condition of severe abrasion. Recently, the demand of wearplate made by hardfacing with Cr-C has increased in the world, but it is lack of supply and expensive due to low productivity. CMAW (Compound Metal Arc Welding) is very useful process of several welding methods to make wearplate. In this paper, twin torch CMAW to use twin torch at the same time was developed to improve productivity and to ensure quality of wear plate. When the distance between two touches was smaller than 30mm, arc blow was occurred. However when the distance was larger than 35mm, there was no arc blow any more. If the oscillation path of each torch was overlapped together, the melt through at the overlapped zone was occurred due to concentrated heat input in substrate. On the other hand, the turning point of each torch was open more than 5mm, separated bead was generated. Therefore twin torch CMAW which has adequate conditions was able to make wearplate having flatter surface at the bead connection than single torch.
Generally, the use of robots in manufacturing industry has been increased during the past decade. GMA(Gas Metal Arc) welding process is an actively Vowing area, and many new procedures have been developed for use with high strength alloys. One of the basic requirement for the automatic welding applications is to investigate relationships between process parameters and bead geometry. The objective of this paper is to develop a new approach involving the use of neural network and multiple regression methods in the prediction of bead geometry for GMA welding process and to develop an intelligent system that visualize bead geometry in order to employ the robotic GMA welding processes. Examples of the simulation for GMA welding process are supplied to demonstrate and verify the proposed system developed using MATLAB. The developed system could be effectively implemented not oかy for estimating bead geometry, but also employed to monitor and control the bead geometry in real time.
The automatic arc welding is generally accepted as the preferred joining technique and commonly chosen for assembly of large metal structures such as in areas of automotive, aircraft and shipbuilding due to its joint strength, reliability, and low cost compared to other joint processes. Recently, several mathematical models have been developed and studied for control and monitoring welding quality, productivity, microstructure and weld properties in arc welding processes. This study indicates the prediction of process parameters for the expected welding quality with accordance to the adaptive GTA welding process. Furthermore, the mathematical models is also develop to aid the selection of an optimal welding process as the generation of process controls to predict the bead geometry as a function output parameters in the GTA welding process. The developed models through this study showed comparatively excellent predicted results, and will extend to other welding processes to integrate an optimized system for the robotic welding process.
In the 5xxx series Al-Mg alloy, magnesium addition can increase the strength of aluminum alloy by solid solution strengthening but it has a relatively low melting and boiling temperature. During full -penetration laser welding of the Al-Mg alloys, its low boiling point and high vapor pressure brings about the spiky humping bead on the bottom side. Under back-side shielding, the spiking of back bead can be reduced but it restraints the process flexibility. In this study, a square pulse waveform modulation was employed to stabilize keyhole and back bead surface without back-side shielding. By using an experimental design, the bead shapes were evaluated for various process parameters such as the focal position, welding velocity and waveform parameters and the smooth back bead shape could be achieved.
In most industry, manual GTAW welding is preferred for formation of stable back bead in root weld of butt joint. However, manual GTAW welding has low productivity as compared with GMAW, also it has unstable bead quality which depend on skilled workers. So it is necessary to develop process of root pass welding by using automation GMAW that have stable back bead formation and high productivity. In this paper, the design of U-groove with 3mm root face was applied to extend the tolerance of misalignment in condition of standard root gap 1.5mm. Consequently, for the formation of stable back bead in root pass of butt welding, in case of the narrow root gap(0.5mm) the large arc force was applied by increasing the current and voltage. In case of the large root gap(2.5mm), the small arc force was applied by decreasing the current and voltage. Considering the various root gap, the required deposited metal was controlled by welding speed only.
Recently, several models to control weld quality, productivity and weld properties in arc welding process have been developed and applied. Also, the applied model to make effective use of the robotic GMA(Gas Metal Arc) welding process should be given a high degree of confidence in predicting the bead dimensions to accomplish the desired mechanical properties of the weldment. In this study, a development of the on-line learning neural network models that investigate interrelationships between welding parameters and bead width as well as apply for the on-line quality control system for the robotic GMA welding process has been carried out. The developed models showed an excellent predicted results comparing with the predicted ability using off-line learning neural network. Also, the system will extend to other welding process and the rule-based expert system which can be incorporated with integration of an optimized system for the robotic welding system.
본 연구에서는 강상판의 U리브를 현장에서 상향의 용접자세로 용접이음을 실시할 경우, 용접이음부에는 시공오차에 의한 단차가 발생하고, 응력집중이 발생하기 쉽다. 따라서 본 연구에서는 이면재가 부착된 용접이음부에 대해 응력해석 및 실험을 실시하였다. 이면재가 부착된 U리브 용접이음부의 단차, 루트부 형상, 루트갭 및 이면재의 폭과 두께를 변화시켜 응력해석을 실시한 결과, 단차가 커질수록 응력집중계수는 현저히 증가하였으며, 루트갭도 커질수록 응력집중계수가 증가하는 것을 알 수 있었다. 또한 단차 및 루트갭이 동일한 경우에는 루트부 형상이 직각인 경우보다 반원인 경우에 응력집중계수가 작게 나타났으며, 이면재의 폭 및 두께는 응력집중계수에 그다지 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이면재가 부착된 시험편의 피로실험에서는 단차가 커질수록 피로수명이 현저히 저하되었으며 피로균열은 이면재가 부착된 모재측 루트부에서 발생하여 용접비드 표면측으로 전파하였다. 응력해석에서 루트부의 형상이 반원인 경우, 응력집중계수가 작게 나타나므로, 용접조건을 변화시켜 루트부 곡률반경 및 플랭크각을 제어하는 루트부 형상제어법를 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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