Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.17
no.6
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pp.49-55
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2008
Arc welding process is one of the most important technologies to join metal plates. Robotic welding offers the reduced manufacturing cost sought, but its widespread use demands a means of sensing and correcting for inaccuracies in the part, the fixturing and the robot. A number of problems that need to be addressed in robotic arc welding processes include sensing, joint tracking, and lack of adequate models for process parameter prediction and quality control. Problems with parameter settings and quality control occur frequently in the GMA(Gas Metal Arc) welding process due to the large number of interactive process parameters that must be set and accurately controlled. The objectives of this paper are to realize the mapping characteristics of bead width using a sensitivity analysis and develop the neural network and multiple regression method, and finally select the most accurate model in order to control the weld quality(bead width) for fillet welding. The experimental results show that the proposed neural network estimator can predict bead width with reasonable accuracy, and guarantee the uniform weld quality.
Many researches on the application of stainless steels as structural steels have been performed thanks to their material properties such as superior ductility and corrosion resistance. Ferritic stainless steels(STS430) with little or no nickel have been used increasingly in building structure because it is inexpensive compared to austenitic stainless steels(STS304) with nickel, but provide performances similar to the austenitic stainless steel. This paper deals with block shear fracture behavior of base metal in stainless steel welded connection. Although the block shear fracture behavior for welded connection due to stress triaxiality is different from that of bolted connection, the block shear strength of welded connection in current design specifications has been predicted based on that of bolted connection. The main parameters are weld length and welding process(Arc and TIG welds). The ultimate strengths of TIG welded specimens were higher than those of arc welded specimens and current design predictions by AISC, EC3 etc. were compared with test strengths.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.40
no.1
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pp.28-35
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2003
Fatigue tests of transverse fillet weldment were performed under out-of-plane bending loads. Significant increase of the fatigue strength was observed under out-of-plane bending loads, compared to the one under in-plane loads (axial loads). Applicability of the crack propagation analysis using LEFM for the surface crack of fillet weldment were investigated as well, in parallel with the fatigue tests. For the rational assessment of the fatigue strength of welded ship structures where combined stresses of the in-plane axial stress and the out-of-plane bending stress are induced simultaneously due to complexity of applied load and structural geometry, further investigation is recommended for the effect of the out-of-plane bending stress on the fatigue strength of weldment.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.11a
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pp.1058-1062
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1996
The assessments of weld defects by fracture mechanics are performed for design of welded Joints. In general, butt, T-type, and L-type welded joint are useful for welding structure. When linear weld defects are in welded joint, stress intensity factors for each joints are calculated by finite element method. Analysis results are shown for the fracture modes and characteristics of joint types. And they are founded for the weaken order of welded joints being T-type, butt, L-type.
In this paper distribution of welding residual stress on the double fillet welded joint which exits and not exits root gap, i.e. full penetration and partial penetration is investigated by two dimensional cunduct and thermal elasto-plastic analysis. And stress distribution on notch-tip of the structure where welding residual stress regarded as initial stress and then external load is added is also investigated.
The arc welding processes are substantially nonlinear, in addition to being highly coupled multivariable systems, Frequently, not all the variables affecting the welding quality are known, nor may they be easily quantified. From this point of view, decoupling between the welding parameters from the welding quality is very difficult, which makes it also difficult to control the welding parameters for obtaining the desired welding quality. In this study, a neural network based on the backpropagation algorithm was implemented and adopted for the selection of gas metal arc welding parameters of the fillet joint, that is, welding current, arc voltage and welding speed. The performance of the neural network for modeling the relationship between the welding quality and welding parameters was presented and evaluated by using the actual welding data. To obtain the optimal neural network structure, various types of the neural network structures were tested with the experimental data. It was revealed that the neural network can be effectively adopted to select the appropriate gas metal arc welding parameter of fillet joints for a given weld quality.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.9
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pp.1054-1061
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2011
GMA welding process is a production process to improve productivity for the provision of higher quality of material, These includs numerous process variables that could affect welding quality, productivity and cost savings. Recently, the welding part of construction equipment had frequent failure of major components in the welding part of each subsidiary material due to shock which is very poor according to the welding part. Therefore, the implementation of sound welding procedure is the most decisive factor for the reliability of construction machinery. The data generated through experimens conducted in this study has validated its effectiveness for the optimization of bead geometry and process variables is presented. The criteria to control the process parameters, to achieve a healthy bead geometry. This study has developed mathematical models and algorithms to predict or control the bead geometry in GMA fillet welding process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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