In GMAW, the spatters are generated according to the variation of the arc. Of the arc is stable, Few spatters are generated. But if unstable, too many spatters are generated. So, this means the spatters are dependent on the arc state. The aim of this study is to accurately estimate the arc state. To do this, the generated spatters were captured under the some welding conditions, and the waveforms of the arc voltage and welding current were collected. From the collected signals, the waveform factors and their standard deviations were extracted. Using these factors as input parameters of multi-layer artificial neural network, the learning for the weight of the generated spatters is performed and the estimation results to the real spatter are assessed. Obtained results are as follow: the linear correlation coefficient between the estimated result and the real spatters was 0.9986. And although the average convergence error was set 0.002, the estimated error to the real spatter was within 0.1 gr/min at each welding condition. In the estimation for the weight generated spatters, the result with multi-layer neural network was far better than with multiple regression analysis. Especially, even though under the welding condition which the arc state is unstable (the spatter is generated much more), very excellent estimation performance was shown.
154kV송전용 자기현수애자 오손특성을 구하기 위하여 자체 제작된 챔버 내에서 3개의 자기애자를 현수하여 누설전류파형의 변화를 관찰하였다. 154kV 송전용자기 애자의 신뢰성평가를 위하여 ESDD 레벨에 따른 누설전류 파형 및 최대값 변화양상을 단계적 승압을 통하여 파형을 계측하였다. ESBD 레벨에 따른 누설전류 파형의 최대값이 아크방전의 영향이 없을 경우는 일정한 규칙으로 증가하였고, ESDD레벨이 높아지면서 아크방전의 발생은 주파수 분석을 통한 고조파성분의 변화양상을 볼 수 가 있다.
최근 전력전자기술 및 인버터 회로의 다양한 제어기법의 발달에 따라서 용접기 분야에서의 용접성능 향상에 관한 다양한 연구가 진행되고 있으며 특히{{{{ { CO}_{2 } }} 아크 용접기의 경우 용접성능을 좌우하는 스패터 발생을 최소화 하는 기법이 활발하게 연구되고 있다. 그러나 현재까지는 용접기의 출력전압을 정전압으로 제어하는 방식을 사용함에 따라 용접기의 금속이행과정을 임의로 제어하는 것이 불가능하였고, 특히 스패터가 다량으로 발생하는 저전류영역의 금속이행과정인 단락이행에서의 스패터 저감을 기대하기가 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 마이크로프로세서를 이용한 인버터 출력전류의 파형제어기법을 사용하여 인버터 아크 용접기의 출력전류를 순시적으로 제어함에 의하여 스패터 저감, 단락주기의 안정화 및 순간단락현상 감소의 측면에서 용접성능을 개선위한 연구를 수행하였고 이상의 연구에 대한 결과를 제시하였고, 또한 인버터 아크 용접기의 AC/DC 전력변환장치로 SMR(Switched Mode Rectifier)를 사용하여 시스템을 단위역율로 운전하였으며 입력전류의 저차 고조파 억제효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 단일 스위치 3상 승압형 컨버터 입력전류의 왜형을 개선하기 위한 6고조파 주입 PWM 방식이 제안디었다. 주기적인 6고조파 전압이 한 스위칭 사이클 내에 컨버터 스위치의 듀비티를 가변하도록 제어회로에 주입되었다. 그 결과 입력 상전류는 입력전압을 따라가고 거의 1에 가까운 역률을 얻었다. 실험결과는 3상 입력 AC 140∼220V, 400V∼6kW 저항부하와 3상 AC 220V, 비선형 부하인 CO2 아크 용접기에 의하여 입증하였다.
This paper describes development of electric are furnace model for harmonic analysis, which is based on field data. The proposed model is used to analyze harmonics in actual power system, and the results illustrate the model's capabilities.
본 연구에서는 자연환경에 영향을 주는 에너지를 절감하기 위해 피복아크용접에서 가동철심형 용접기와 전력사용량이 적은 디지털 용접기(인버터 방식)를 비교하여 전력 사용은 적으며 용접성은 동일한 조건을 갖춰야 하는 부분을 확인하고자 한다. 가동철심형 용접기는 정현파를 출력하는 교류를 사용하며 디지털 용접기 또한 정현파 교류를 발생시켜 동일 조건을 갖추고 전력사용량은 적으며 같은 용접성을 갖추어야 한다. 다만 용접성은 다양하게 검증할 수 있으나 국가기술자격 용접 분야의 자격시험으로 한정하여 분석하고자 한다.
The purpose of this study is to develop an optimal model, using existing models, that is able to estimate the amount of spatter utilizing artificial neural network in the short circuit transfer mode of gas metal arc (GMA) welding. The amount of spatter generated during welding can become a barometer which represents the process stability of metal transfer in GMA welding, and it depends on some factors which constitute a periodic waveforms of welding current and arc voltage in short circuit GMA welding. So, the 12 factors, which could express the characteristics for the waveforms, and the amount of spatter are used as input and output variables of the neural network, respectively. Two neural network models to estimate the amount of spatter are proposed: A neural network model, where arc extinction is not considered, and a combined neural network model where it is considered. In order to reduce the calculation time it take to produce an output, the input vector and hidden layers for each model are optimized using the correlation coefficients between each factor and the amount of spattcr. The est~mation performance of each optimized model to the amount of spatter IS assessed and compared to the est~mation performance of the model proposed by Kang. Also, through the evaluation for the estimation performance of each optimized model, it is shown that the combined neural network model can almost perfectly predict the amount of spatter.
The major causes of electrical fire are classified to short circuit fault, overload fault, electric leakage and electric contact failure. The principal factor of the fire is electric arc or spark accompanied with such electric faults. Earth Leakage Circuit Breaker (ELB) and Molded_case Circuit Breaker (MCCB), that is, Residual Current Protective Devices (RCDs) used on low voltage distribution lines cut off earth leakage and overload, but the RCD can not cut off electric arc or spark to be a major factor of electrical fire. As the RCDs which are applied in low voltage distribution panel are prescribed to rated breaking time about 30[ms] (KS C 4613), the RCDs can't perceive to the periodic electric arc or spark of more short wavelength level. To improve such problems, this paper studies on an arc fault circuit interrupter (AFCI) using the distorted voltage wave in electric arc faults. The proposed voltage sensing type AFCI is an electrical fire prevention apparatus of new conception that operates a circuit breaker with sensing the instantaneous voltage drop of line voltage at electrical faults occurrence. The proposed AFCI is composed of control circuit topology using some semiconductor switching devices. Some experimental tests of the proposed AFCI confirm practicality and the validity of the analytical results.
0.4 MW 급 분절형 아크 히터를 장착한 전북대학교 플라즈마 풍동의 초음속 유동 특성 실험을 수행하고 그 결과를 분석하였다. 실험에 사용된 분절형 아크 히터와 초음속 노즐은 16.3 g/s 의 질량유량에 대해 전극 당 150 A, 전체 300 A의 입력전류 조건으로 운전되었으며, 운전 결과 350 kW의 입력전력과 약 51.4 %의 열효율이 계측되었다. 이 때, 아크 히터 내 고엔탈피 플라즈마의 내부압력은 약 4 bar 로 측정되었으며, 이를 초음속 노즐을 통해 압력 45 mbar로 유지되는 진공쳄버 내로 팽창시킴으로써, 전체 엔탈피 11 MJ/kg을 가진 초음속 플라즈마 유동을 얻을 수 있었다. 전체 엔탈피 측정과 함께, 생성된 초음속 플라즈마 유동에 대해 원뿔각 $30^{\circ}$를 가진 원뿔 탐침을 삽입하여 경사 충격파와 이루는 각을 측정하였으며, 이 측정값들로부터, 발생된 초음속 플라즈마의 온도와 마하 수는 각각 약 2,950 K 및 약 3.7에 이를 것으로 예상되었다.
치과나 기공소로부터 높은 원가로 인한 재료선택에 어려움을 겪고 있어 귀금속 금합금의 물성을 가질 수 있도록 하면서 가격급등으로 인한 문제 해결하기 위한 비귀금속 합금으로 대체가 필요하기에 이에 따른 연구가 이루어져 국산 제품의 상품화를 위해 파라듐을 이용하여 적합한 새로운 합금을 개발하는 것이 필요하다. 치과용 골드합금은 미국치과의사 협회의 구정에 의하면 1형부터 4형까지 분류하고 있으며 3형에 해당하는 강도와 기계적인 특성을 갖도록 파라듐으로 대체하는 연구가 진행중이거나 시판되고 있다. 따라서 본 연구에서는 2형, 3형 및 4형을 대체가능하도록 팔라듐을 기반으로 한 새로운 합금을 설계하고 합금의 성분원 소인 Au(1~5), Pd(20~25), Ag(70~75), In(1.5) 및 Zn(2)등으로 조성을 변화시켜 측량 후 합금을 제조하기 위하여 아르곤 분위기하의 진공아크용해로를 이용하여 용해하였다. 정량된 금속을 진공아크 용해로에 장입하고 용해는 균질한 합금이 되도록 최소한 6회 이상 용융을 실시하며 합금성분의 손실이 발행하지 않도록 보정을 하였다. 합금의 미세조직 관찰을 위하여 샘플을 고속 다이아몬드 정밀 절단기(Acculom-5, STRUERS, Denmark)를 이용하여 절단한 후 2000 grit의 Sic 연마지에서 단계적으로 $0.3{\mu}m$ 알루미나 분말까지 연마한 후 초음파 세척을 하였다. 준비한 시편은 KCN과 $(NH_4)_2S_2O_8$을 1:1로 혼합한 부식액으로 에칭한 후 OM과 SEM을 이용하여 조직을 관찰하였으며 각 샘플의 성분변화는 EDS 분석을 통해 확인하고 결정구조는 XRD를 사용하여 분석하였다. 경도시험은 비커스경도시험기를 이용하여 5kg의 하중을 30초간 작동시켜 압흔을 연결된 micron으로 평균값을 측정하였다. 각 시편의 부식거동은 POTENTIOSTAT(Model PARSTAT 2273, EG&G, USA)을 이용하여 구강 내환경화 유사한 $36.5{\pm}1^{\circ}C$의 0.9% NaCl에서 실시하였다. 인가전위는 -1500mV에서 1000mV까지 1.67 mV/min의 주사속도로 인가하여 시험을 수행하였으며 분극곡선으로부터 부식전위와 부식전류밀도 및 부동태영역의 전류밀도로 금속의 용출거동을 조사하였으며 부식이 끝난 시편은 FE-SEM과 EDS를 사용하여 조사하였다. 기계적인 특성은 Pd-Ag에 3wt%의 Au를 첨가한 합금이 Pd-Ag에 1.5wt%합금을 첨가한 경우에 비하여 기계적인 특성이 증가하고 내식성이 크게 증가하였다. 이들 합금에 Cu를 11wt%를 첨가한 경우는 비커스경도가 200이상으로 높게 나타났지만 내식성이 크게 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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