• Title/Summary/Keyword: 용접 현상

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The Trend of Fuzzy-Controlled Welding Machnines in Japan (일본에 있어서 퍼지(Fuzzy)제어 용접기의 현상과 동향)

  • 박송춘;라규환
    • Journal of Welding and Joining
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    • v.12 no.1
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    • pp.44-50
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    • 1994
  • 일본에서는 지금까지 제조공정에서의 생산성향상을 강력하게 추진해 왔으며 용접작업에 있어서도 인버터제어 용접기를 이용하여 고품질의 용접을 하여왔다. 그러나 최근 일손의 부족에 의한 노동환경의 변화로 용접기에 대한 사용자의 요구가 다양화되고 있다. 다시말해서 일손의 부족을 자동화로보트화로 대처하기 위하여 용접기의 새로운 고성능화를 요구함과 함께 종래 숙련작업자의 경험이나 기능에 의존해온 용접품질을 용접기의 새로운 기능으로 보상하도록 요구하고 있다. 최근 수년동안 용접기 제조업체에서는 이러한 요구에 대응한 제품을 개발, 퍼지제어 용접기로서 생산하고 있다. 이 글에서는 일본에 있어서 최근 화제로 되어 있는 퍼지제어 용접기의 현황을 중심으로 고성능화를 위한 새로운 용접기 제어방법에 대하여 소개하고자 한다.

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A Study on Remote Welding Control System using Neural Network (신경회로망을 이용한 원격 용접관리 시스템)

  • Kim, Ha-Na;Jung, Chan-Ho;Lee, Jun-Hee;Shin, Dong-Suk;Kang, Sung-In;Kim, Gwan-Hyung
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2008.08a
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    • pp.171-174
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    • 2008
  • 최근 산업자동화의 발전으로 용접분야에서도 무인화 및 자동화 시스템 구축이 활성화되고 있으며 산업 현장에서의 인터넷의 보급이 일반화되어 TCP/IP 통신을 통한 원격관리 시스템도 일반화되고 있다. 본 논문에서는 아크 용접 시스템에서 주요한 용접인자인 용접전류, 용접전압 정보를 이용하고 신경회로망을 적용하여 용접현상을 모니터링 하였으며, 분석된 용접현상에 대한 중요한 정보를 TCP/IP 통신을 통해 원격에서 관리가 가능하도록 구현하였다. 마지막으로 다양한 용접 모니터링을 위해 효율적인 신경회로망 모델을 제시하고, 원격 모니터링 및 용접품질관리를 위한 원격관리 시스템 구현 방법을 제시한다.

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Numerical Analysis of Weldment by Considering the Convection of Welding Arc and Weld Pool (용접 아크 및 용융 풀의 유동을 고려한 용접부 수치 해석)

  • 김원훈;나석주
    • Journal of Welding and Joining
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    • v.15 no.1
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    • pp.26-35
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    • 1997
  • 본 연구에서는 GTAW 및 GMAW 공정에서 용접부의 열 및 물질유동해석을 수행하기 위한 지배방정식, 해석방법 및 절차를 제시하였으며, 또 실제로 해석한 결과를 에제로 살펴보았다. 그러나 용접공정은 매우 복잡한 물리적 현상을 야기하기 때문에 용접부 수치해석 모델 설정 및 해석의 수행은 용이한 일은 아니다. 그렇지만 이 분야의 연구는 용접 구조물에 대해서 사전에 용접조건 설정을 위한 실제 용접 작업 수행을 하지 않고 용접부 형상, 결함, 냉각속도, 응고 등의 예측을 위한 매우 효과적이고 경제적인 방법으로 사료되기 때문에 용접 분야에 종사하는 관련 연구자들의 관심이 한층 더 요망된다.

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Relation between Arc Phenomena and Spattering Ratio of Flux Cored Arc Welding with 100% $CO_2$ Shielding gas (플럭스 코어드 아크 용접의 아크현상과 스패터 발생량과의 관계)

  • S.W. Kang;D.S. Um;E.S. Oh;D.S. You
    • Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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    • v.35 no.4
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    • pp.65-75
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    • 1998
  • The $CO_2$ welding with 100% $CO_2$ gas is commonly used because of its cost and efficiency. Arc phenomena and spattering ratio of the $CO_2$ welding are influenced by various factors such as chemical compositions of welding wire, shielding gas, welding condition and welding power source etc.. Spattering ratio is predominantly influenced by the welding condition which determines a droplet transfer rode. In this study, arc phenomena and spattering ratio are investigated by using two type of FCW(titania type, semi-metal type). Then, the welding quality and optimum welding condition can be selected. From this study, the following results ware obtained; 1) In low current range(140A), FCW up to welding voltage(22V) resulted in a typical short circuit transfer, increase of spattering ratio and growth of spatter diameter. 2) In high current range(320A), the arc stability in titania FCW of a typical globular transfer is better than that of semi-metal FCW.

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A Study on Weld Pattern Analysis and Weld Quality Recognition using Neural Network (신경회로망을 이용한 용접현상 해석 및 용접 품질판단에 관한 연구)

  • Lee, Jun-Hee;Kim, Ha-Na;Shin, Dong-Suk;Kang, Sung-In;Kim, Gwan-Hyung
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.345-348
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    • 2008
  • Recently, in Weld Processing field, unmanned and automatic system construction has experienced the rapid growth, and diverse signal processing has been employed in order to translate the exact weld pattern. It this paper, We will suggest the effective neural network which can deride the weld quality in arc weld and monitoring system in real time. In addition, We will present the pre-processing for selecting the study data, and the method to evaluate the wave of weld more precisely and accurately through known Neural Network.

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A Study on Weld Pattern Analysis and Weld Quality Recognition using Neural Network (신경회로망을 이용한 용접현상해석 및 용접 품질판단에 관한 연구)

  • Lee, Jun-Hee;Choi, Sung-Wook;Shin, Dong-Suk;Kang, Sung-In;Kim, Gwan-Hyung
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.13 no.2
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    • pp.407-412
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    • 2009
  • Recently, in Weld Processing field, unmanned and automatic system construction has experienced the rapid growth, and diverse signal processing has been employed in order to translate the exact weld pattern. In this paper, We will suggest the effective neural network which can decide the weld quality in arc weld and monitoring system in real time. In addition, We will present the pre-processing for selecting the study data, and the method to evaluate the wave of weld more precisely and accurately through known Neural Network.