In this study, the characteristics of lead removal by PVA and alginate bead which used widely as immobilizing agents were investigated, and the difference of removal amounts between pure PVA/alginate bead and Sargassum thunbergii immobilized bead was studied. All PVA beads, pure and S. thunbergii immobilized, reached an equilibrium state in about 1 hour, and S. thunbergii immobilized bead adsorbed more lead than pure one. But in the case of alginate beads, they needed much time, about 5 hours, to reach an equilibrium state, and adsorbed lead four times higher than PVA beads. Therefore, it was considered that alginate beads had more mass transfer resistance and function groups which adsorb lead such as hydroxyl, carboxyl and etc. than PVA bead. To examine the continuous usage of alginate beads, the process of adsorption/desorption of lead was conducted repeatedly. As the process proceeded, the amounts of lead adsorption decrease, so it was indicated that the non-desorbed lead from alginate bead at first adsorption/desorption process remained constantly.
A full-bead of multi-layer-steel (MLS) engine head gasket is used to seal the combustion gas. Finite element analyses were conducted to assess the dependence of the sealing performance of full-bead on the forming process consisting of embossing and flatting operations. It is demonstrated that the sealing performance is enhanced with more severe deformation of the bead plate during the embossing, i.e., with the increase in the punching depth, the punch height, the punch width and the friction coefficient of the bead plate against the punch and die, and with the decrease in the width of die cavity. Meanwhile, the flatting process that is employed to adjust the height of the embossed full-bead has no influence on the sealing performance.
A genetic algorithm was applied to an arc welding process to determine near optimal settings of welding process parameters which produce good weld quality. This method searches for optimal settings of welding parameters through systematic experiments without a model between input and output variables. It has an advantage of being able to find optimal conditions with a fewer number of experiments than conventional full factorial design. A genetic algorithm was applied to optimization of weld bead geometry. In the optimization problem, the input variables were wire feed rate, welding voltage, and welding speed, root opening and the output variables were bead height, bead width, penetration and back bead width. The number of level for each input variable is 8, 16, 8 and 3, respectively. Therefore, according to the conventional full factorial design, in order to find the optimal welding conditions, 3,072 experiments must be performed. The genetic algorithm, however, found the near optimal welding conditions from less than 48 experiments.
There have been continuous efforts on automating welding processes. This automation process could be said to fall into two categories, weld seam tracking and weld quality evaluation. Recently, the attempts to achieve these two functions simultaneously are on the increase. For the study presented in this paper, a vision sensor is made, a vision system is constructed and using this, the 3 dimensional geometry of the bead is measured on-line. For the application as in welding, which is the characteristic of nonlinear process, a fuzzy controller is designed. And with this, an adaptive control system is proposed which acquires the bead height and the coordinates of the point on the bead along the horizontal fillet joint, performs seam tracking with those data, and also at the same time, controls the bead geometry to a uniform shape. A communication system, which enables the communication with the industrial robot, is designed to control the bead geometry and to track the weld seam. Experiments are made with varied offset angles from the pre-taught weld path, and they showed the adaptive system works favorable results.
An adaptive control in the robotic GMA welding is employed to monitor information about weld characteristics and process parameters as well as to modify those parameters to hold weld quality within acceptable limits. Typical characteristics are the bead geometry, composition, microstructure, appearance, and process parameters which govern the quality of the final weld. The main objectives of this thesis are to realize the mapping characteristics of bead width through learning. After learning, the neural estimation can estimate the bead width desired form the learning mapping characteristic. The design parameters of the neural network estimator(the number of hidden layers and the number of nodes in a layer) are chosen from an estimation error analysis. A series of bead of bead-on-plate GMA welding experiments was carried out in order to verify the performance of the neural network estimator. The experimental results show that the proposed neural network estimator can predict the bead width with reasonable accuracy and guarantee the uniform weld quality.
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 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. On the developed inference system of bead geometry using neuro-furzy 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 FL. Therefore the inference system of welding quality expects to be developed through proposed algorithm.
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.
The GMA welding process involves large number of interdependent variables which may affect product quality, productivity and cost effectiveness. The relationships between process parameters for a fillet joint and bead geometry are complex because a number of process parameters are involved. To make the automated GMA welding, a method that predicts bead geometry and accomplishes the desired mechanical properties of the weldment should be developed. The developed method should also cover a wide range of material thicknesses and be applicable for all welding position. For the automatic welding system, the data must be available in the form of mathematical equations. In this study a new intelligent model with genetic algorithm has been proposed to investigate interrelationships between welding parameters and bead geometry for the automated GMA welding process. Through the developed model, the correlation between process parameters and bead geometry obtained from the actual experimental results, predicts that data did not show much of a difference, which means that it is quite suitable for the developed genetic algorithm. Progress to be able to control the process parameters in order to obtain the desired bead shape, as well as the systematic study of the genetic algorithm was developed on the basis of the data obtained through the experiments in this study can be applied. In addition, the developed genetic algorithm has the ability to predict the bead shape of the experimental results with satisfactory accuracy.
Generally, though we use the vision sensor or arc sensor in welding process, it is difficult to define the welding parameters which can be applied to the weld quality control. Especially, the important Parameters is Arc Voltage, Welding Current, Welding Speed in arc welding process and they affect the decision of weld bead shape, the stability of welding process and the decision of weld quality. Therefore, it is difficult to determine the unique relationship between the weld bead geometry and the combination of various welding condition. Due to the various difficulties as mentioned, we intend to use Fuzzy Logic and Neural Network to solve these problems. Therefore, the combination of Fuzzy Logic and Neural network has an effect on removing the weld defects, improving the weld quality and turning the desired weld bead shape. Finally, this system can be used under what kind of welding recess adequately and help us make an estimate of the weld bead shape and remove the weld defects.
Automatic weld bead removal system is consisted of bead removal tool, bead profile measurement system and tool motion control system. In this paper, design of weld bead profile measurement system which is used for automatic weld bead removal system is described. The system measures the weld bead position, normal vector of the auto-body and weld bead profile. The optical sensor with structured laser beam is used as a sensor and comparison of the sensor that can be used for this purpose is discussed in detail. The measurement process and the related software developed for this purpose are also described. A median filter, average filter and long line filters are used and their effects in bead profile measurement are discussed. The measurement system is integrated into automatic bead removal system and is used to remove weld bead in rear pillar of automotive body. The whole system operates well in automotive body assembly line and thus the system is proved to be good for this purpose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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