Gasket of vehicle engine maintains airtight between cylinder head and engine block under high temperature and pressure, and plays important role in heat conduction of engine. And the characterization of the nonlinear behavior of metal gasket fer various bead shapes is very important as basic research for estimation of gasket durability. But it is very difficult to analyze the behavior of gasket In real experiment. In this paper, to analysis effects of the bead shape on the nonlinear behavior of cylinder head gasket under uniform pressure, the virtual experiment using the nonlinear finite element method was performed. Results are analyzed with residual deformation and the sealing pressure. With the increase of the height and the width of bead, the residual deformation and the sealing pressure increase. And if the height is very high and the width is very narrow, the wrinkles are occurred in the gasket while working.
In this study, an experimental method for the selection of optimal welding condition was proposed in the fillet weld which was done over the tack weld. This method used the response surface analysis in which the leg length and the reinforcement height were chosen as the quality variables of the weld bead profile. The overall desirability function, which was combined desirability function fur the two quality variables, was employed as the objective function for getting the optimal welding condition. In the experiments, the target values of the leg length and the reinforcement height are 6m and zero respectively for the horizontal fillet weld of 10mm thickness mild steel. The optimal welding conditions could predict the weld bead profile(leg length and reinforcement height) as 6.00mm and 0.19mm without tack weld and 6.00mm and 0.48mm with tack weld. from a series of welding test, it was revealed that a uniform weld bead can be obtained by adopting the optimal welding condition which was determined according to the method proposed.
In GMAW(Gas Metal Arc Welding) process, 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, CTWB (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 negro-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.
Buckling behavior was studied for the square plate with bead and hole under shear load. Plates were made to examine the effect of bead and hole to the material, aluminum and composite, the effect of flange angle, bead height and bead radius of curvature. There was little difference between buckling loads obtained by the experiment and Rayleigh-Ritz method to the plate. Buckling load could be increased highly when stress concentration to the hole was dispersed effectively using flange. A well-designed plate using bead and flange showed 3 times as much as stiffness to the plate without bead and flange.
In this paper, the prediction for the optimized bead geometry such as bead width, height, penetration and bead area in the Gas Metal Arc (GMA) welding with Taguchi method is presented. An orthogonal array, and the Signal-to-Noise (S/N) ratio employed to investigate the welding quality characteristics together in the selection of process parameters in the GMA welding process, to analyze the effect of each process parameter on the bead geometry and to finally determine the process parameters with the optimal bead geometry. Experimental results fi-om this research show that the Taguchi method provides an effective tool to enhance the accuracy of the optimized bead geometry.
In GMA welding processes, bead contour and penetration patterns are criterion to estimate weld quality. Bead geometry is commonly defined with width, height and depth. When weaving is taken into account, selection of welding conditions is known to be difficult. Thus, empirical or trial-and-error method are usually introduced. This study examined the correlation of welding process variables including weaving parameters with bead geometry using srtificial neural networks(ANN). The main task of the Ann estimator is to realize the mapping characteristics from the sampled welding process variables to the actual bead geometry through training. After the neural network model is constructed, welding process variables for desired bead geometry is selected by inverse model. Experimental varification of the inverse model is conducted through actual welding.
The automatic $CO_2$ welding is a manufacturing process to produce high quality joints for metal and it could provide a capability of full automation to enhance productivity. Despite the widespread use in the various manufacturing industries, the full automation of the robotic $CO_2$ welding has not yet been achieved partly because the mathematical model for the process parameters of a given welding task is not fully understood and quantified. Several mathematical models to control welding quality, productivity, microstructure and weld properties in arc welding processes have been studied. However, it is not an easy task to apply them to the various practical situations because the relationship between the process parameters and the bead geometry is non-linear and also they are usually dependent on the specific experimental results. Practically, it is difficult, but important to know how to establish a mathematical model that can predict the result of the actual welding process and how to select the optimum welding condition under a certain constraint. In this research, an attempt has been made to develop an intelligent algorithm to predict the weld geometry (top-bead width, top-bead height, back-bead width and back-bead height) as a function of key process parameters in the robotic $CO_2$welding. 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.
This study was to evaluate GMA welding characteristics of the A15083-O aluminum alloy according to the shield gas mixing ratio and heat input change. The GMA welding of the base metal was carried out with flour different shield gas mixing ratios(Ar100%+He0%, Ar67%+He33%, Ar50%+He50%, and Ar33%+He67%). Regarding the if1uence on the bead shape of the shield gas mixing ratio and heat input, the bead width was greatest in Ar100%+He0% mixture. But the penetration depth and area were greatest in Ar33%+He67% mixture considering that the lower Ax gas ratio, the higher bead depth and area. Also, dilution was also best in the shield gas mixing ratio. The size and number of deflects were least in Ar33%+He67% mixture. Higher He gas ratio resulted in less deflects detected by the radiographic inspection.
Positioning the workpiece accurately and preventing the weld distortion, tack welding is often performed before main welding in the construction of welded structures. The weld bead size of the tack weld is determined according to the workpiece thickness, weld length, weld joint type etc. However, this tack weld deteriorates the final weld bead profile, so that the grinding process is usually adopted for the uniform weld bead profile. In this study, an experimental method for the selection of optimal welding condition was proposed in the fillet weld which was done over the tack weld. This method uses the response surface analysis in which the leg length and the reinforcement height of weld bead were chosen as the quality variables of weld bead profile. The overall desirability function, which was combined desirability function for the two quality variables, was used as the objective function for getting the optimal welding condition. From the result, it was revealed that a uniform weld bead can be obtained by adopting the optimal welding condition which was determined according to the method proposed.
Nitrification efficiency of fixed film biofilters with sand, loess bead, and styrofoam bead in biofilter columns of 1-m height and 30 cm width was studied. Synthetic wastewater was continuously supplied to the culture tank to maintain total ammonia nitrogen (TAN) concentration in the inflow water at around 8 mg/L. The hydraulic loading rate was set at 200 ㎥/$m^2$/day. TAN conversion was stabilized after about 90 day conditioning for all the selected filter media but with net accumulations of nitrite. On the volumetric basis, conversion rates of TAN and nitrite were the highest in styrofoam bead filter. Mean volumetric TAN conversion rates in the final samples were 682, 269, and 79 g TAN/㎥/day in the styrofoam bead, sand and loess bead filters, respectively. Low gravity and cost of styrofoam bead render the handling easier and more cost-effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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