• 한국공작기계학회논문집
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• 제17권5호
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• pp.30-35
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• 2008

As the quality of a weld feint is strongly influenced by process parameters during the welding process, an intelligent algorithms that can predict the bead geometry and shape to accomplish the desired mechanical properties of the weldment should be developed. This paper focuses on the development of mathematical models fur the selection of process parameters and the prediction of bead geometry(bead width, bead height and penetration) in robotic GMA(Gas Metal Arc) welding. Factorial design can be employed as a guide for optimization of process parameters. Three factors were incorporated into the factorial model: arc current, welding voltage and welding speed. A sensitivity analysis has been conducted and compared the relative impact of three process parameters on bead geometry in order to verify the measurement errors on the values of the uncertainty in estimated parameters. The results obtained show that developed mathematical models can be applied to estimate the effectiveness of process parameters for a given bead geometry, and a change of process parameters affects the bead width and bead height more strongly than penetration relatively.

• 한국기계가공학회지
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• 제21권6호
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• pp.8-14
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• 2022

In this study reports experiments were conducted to determine the quality of weld beads of different materials, Al and Cu. Among the lasers used to make battery cells for electric vehicles, non-destructive testing was performed using deep learning to determine the quality of beads welded with the ARM laser. Deep learning was performed using AlexNet algorithm with a convolutional neural network structure. The results of quality identification were divided into good and bad, and the result value was derived that all the results were in agreement with 94% or more. Overall, the best welding quality was obtained in the experiment for the fixed ring beam output/variable center beam output, in the case of the fixed beam (ring beam) 500W and variable beam (center beam) 1,050W; weld bead failure was seldom observed. The tensile force test to confirm the reliability of welding reported an average tensile force of 2.5kgf/mm or more in all sections.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2009년 추계학술발표대회
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• pp.82-82
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• 2009

강관은 물, 유류, 천연 가스 등을 운송하는 배관용 및 건물의 골조, 유압 및 공압 실린더, 가이드 레일 등 의 기계적 부품으로도 널리 사용되기도 한다. 이렇게 사용되는 강관의 70% 이상은 고주파 전기저항용접(High Frequency Electrical Resistance Welding,이하 ERW)으로 제조되고 있다. 아파트 등 실제 현장에서 ERW 강관에 흐르는 유체는 비드가 제거된 내면 부위에서 와류 (vortex)를 일으켜 기계적 침식(erosion)을 수반할 가능성이 있으며, 수격현상으로 인해 부식 부위에서 반복피로 하중을 받아 부식의 전파속도가 증가되어 최종적 으로 파손되는 경우도 예상할 수 있다. 이에 본 연구에서는 입열량을 달리하여 제조된 ERW 강관을 대상으로 강관 내부에서의 유속에 따라 홈부식 감수성에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 이를 위해 실제 사용 환경을 모사할 수 있는 장치를 제작하고 경계 조건을 선정하여 실험을 실시하였다. ERW 강관의 내부에서 유속이 빨라질 경우 부식속도는 증가를 하였고, 입열을 많이 받은 강관의 경우 부식속도가 감소하는 경향을 가졌다. 이러한 결과를 바탕으로 하여 ERW 강관에서 발생하고 있는 결함발생에 의한 피해를 극소화시킴으로서 안전하고 효율적인 관리에 기여하고자 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권4호
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• pp.363-371
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• 2023

한 척의 선박을 건조하기 위해서는 다양한 크기의 블록(block)들을 이동 및 탑재해야 한다. 이러한 과정에서 블록의 체결 방법 및 각 조선소 설비 특성에 맞는 다양한 기능에 부합하는 러그를 사용하고 있다. 블록 구조의 중량 및 형태에 따라서 러그의 크기와 형상이 다양하며, 샤클(shackle)이 체결되는 홀 주변에 부족한 강성을 보완하기 위하여 덧판(doubling pad)을 용접하여 구조를 보강한다. 리프팅(lifting) 조건별 러그의 설계를 하는 방법은 보 이론(beam theory)에 의한 수계산 방법과 유한요소해석 모델링을 이용한 구조해석을 수행하고 있다. 해석적 방법의 경우, 요소의 종류와 모델링 방법에 따라서 결과 차이가 발생하여 표준화된 평가법의 정립이 필요한 상황이다. 이러한 모호한 방법론 적용 시 블록의 이동 및 반전(turn-over) 과정 중에서 심각한 안전 문제를 유발할 가능성이 있다. 본 연구에서는 러그의 실제 탑재공정에 따른 구조 응답을 평가할 수 있는 모델링 조건, 평가법을 확정하고자 다양한 변수의 영향을 수치 구조해석을 통하여 비교 및 분석하였다. 러그 홀(hole) 주변 덧판부와 용접 비드(bead)를 표현한 모델링 기법이 가장 실제적인 거동 결과를 주고 있다. 실제 러그와 동일한 조건(용접부 비드만 주재료와 연결)의 모델링에 등가하중을 적용한 결과는 MPC 하중 적용 결과보다 낮은 최종강도를 나타낸다. 더불어 해석 시간 단축을 위해서 2차원 쉘(shell) 요소를 적용한 경우, 덧판 두께를 85% 수준으로 감소시켜서 안전사용하중을 예측할 수 있음을 확인하였다. 논문에서 검토한 다양한 변수의 영향들 결과는 러그 설계 및 안전사용하중 예측에 근거 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제34권1호
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• pp.54-58
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• 2016

In this research paper, suggest method of generate same bead as an actual measurement data in virtual welding conditions, exploit morphology information of the bead that acquired through robot welding. It has many multiple risk factors to Beginners welding training, by we make possible to train welding in virtual reality, we can reduce welding training risk and welding material to exploit bead visualization algorithm that we suggest so it will be expected to achieve educational, environmental and economical effect. The proposed method is acquire data to each case performing robot welding by set the voltage, current, working angle, process angle, speed and arc length of welding condition value. As Welding condition value is most important thing in decide bead form, we would selected one of baseline each item and then acquired metal followed another factors change. Welding type is FCAW, SMAW and TIG. When welding trainee perform the training, it's difficult to save all of changed information into database likewise working angle, process angle, speed and arc length. So not saving data into database are applying the method to infer the form of bead using a neural network algorithm. The way of bead's visualization is applying the spline algorithm. To accurately represent Morphological information of the bead, requires much of morphological information, so it can occur problem to save into database that is why we using the spline algorithm. By applying the spline algorithm, it can make simplified data and generate accurate bead shape. Through the research paper, the shape of bead generated by the virtual reality was able to improve the accuracy when compared using the form of bead generated by the robot welding to using the morphological information of the bead generated through the robot welding. By express the accurate shape of bead and so can reduce the difference of the actual welding training and virtual welding, it was confirmed that it can be performed safety and high effective virtual welding education.

• 한국생산제조학회지
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• 제25권1호
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• pp.30-35
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• 2016

Tandem arc welding is a guarantor for high efficiency and cost saving since the quantity of wire which is deposited in the welding is approximated 30% greater that in conventional welding. The welding process is now being successfully applied in many industries. However, in the case of tandem arc welding, good quality and high productivity should depend on the welding parameters. Therefore, an intelligent algorithms for the automatic tandem arc welding process has been necessarily required. In this study, a predictive model based on the neural network by using the data acquired during tandem gas metal arc (GMA) welding process has been developed. To verify the reliability of the developed predictive model, a mutual comparison with the surface of the top-bead width obtained from actual experiments has been analyzed.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제5권2호
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• pp.111-118
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• 2002

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 FLC(fuzzy logic control), The parameters of input membership functions and those of consequence functions in FLC were tuned through the method of learning by backpropagation algorithm, Bead geometry could he reasoned from welding current, arc voltage, travel speed on FLC using the results learned by neural networks. On the developed inference system of bead geometry using neuo-fuzzy 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 FLC. Therefore the inference system of welding quality expects to be developed through proposed algorithm.

• Journal of Welding and Joining
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• 제31권5호
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• pp.35-40
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• 2013

In this paper, we propose the Tangible Virtual Reality Representation Method to using haptic device and feature to morphology of created bead from Flux Cored Arc Welding. The virtual reality was started to rising for reduce to consumable materials and welding training risk. And, we will expected maximize virtual reality from virtual welding training. In this paper proposed method is get the database to changing the input factor such as work angle, travelling angle, speed, CTWD. And, it is visualization to bead from extract to optimal morphological feature information to using the Neural Network algorithm. The database was building without error to extract data from automatic robot welder. Also, the Neural Network algorithm was set a dataset of the highest accuracy from verification process in many times. The bead was created in virtual reality from extract to morphological feature information. We were implementation to final shape of bead and overlapped in process by time to using bead generation algorithm and calibration algorithm for generate to same bead shape to real database in process of generating bead. The best advantage of virtual welding training, it can be get the many data to training evaluation. In this paper, we were representation bead to similar shape from generated bead to Flux Cored Arc Welding. Therefore, we were reduce the gap to virtual welding training and real welding training. In addition, we were confirmed be able to maximize the performance of education from more effective evaluation system.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.4732-4737
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• 2011

진공집진 스탠딩 그라인더는 그라인딩을 하면서 동시에 발생하는 분진을 집진하는 것으로서, 산업현장에서 도장하기 전에 도장 표면이나 용접 후 비드 부위를 깨끗하게 하기 위하여 필요하다. 최근에 스탠딩 그라인더는 연마 및 분진집진 용량이 커졌으나 반면에 발생소음이 적고 컴팩트하고 포터블화하는 추세이다. 이러한 연마와 집진 성능이 증가함에 따라서 소음과 중량이 중요한 문제로 야기된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 효율적인 사이클론을 Ansys-CFX에 의하여 해석하여 설계하고 실험을 거쳐서 개발되었으며, 그 결과, 그라인더부의 중량은 5.9kg로서 작업자가 충분히 들고 작업을 할 수 있으며, 개발 제품의 소음은 69.9dB(A)로서 좋은 결과를 얻었다.

• 한국재료학회지
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• 제8권7호
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• pp.648-652
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• 1998

자동차용 캠 샤프트의 표면경화를 위해 TiG 용접공정에 의한 재용융처리가 실시되었다. 재용융처리는 캠축에 평행한 방향으로 행하여졌다. 캠 샤프트 소재의 조직은 편상의 흑연과 퍼얼라이트의 회주철 조직으로 구성되어 있으나 재용융 처리후 미세한 퍼얼라이트 및 세멘타이트와 구상 오스테나이트의 레데브라이트 조직으로 변화하였다. 캠 샤프트 모재의경도는 HRc 25~28에서 재용융 처리후에는 HRg 53~55정도로 증가하였다. 다층 용융 처리시 비드가 겹치는 경계에서 검은띠가 관찰되었는데 이 검은띠는 흑연으로 판명되었다. 이 검은띠는 전층의 레데브라이트 조직이 변태된 것으로 주로 세멘타이트와 기지조직의 경계에서 생성되었다. 고밀도 에너지인 레이저 용융처리시에도 재흑연화 현상은 TIG의 경우처럼 관찰되었다. 재흑연화 현상의 확인을 위해서 Gleeble 1500을 이용하여 $1100^{\circ}C$와 $1000^{\circ}C$에서 0.5, 1, 3, 5 및 10초동안 유지한 모의실험을 하였다. $1000^{\circ}C$에서 0.5초 유지했을 때도 흑연이 발견된 것으로 보아 재흑연화 현상은 어떠한 재용융 처리 공정을 사용하더라도 피할 수 없는 현상임을 확인할 수 있다.