A major concern in Gas Metal Arc (GMA) welding process is the determination of welding process variables such as wire diameter, gas flow rate, welding speed, arc current and welding voltage and their effects on the desired weld bead dimensions and shape. To successfully accomplish this objective, 81 welded samples from mild steel AS 1204 flats adopting the bead-on-plate technique were employed in the experiment. The experimental results were used to develop a mathematical model to predict the magnitude of bead geometry as follows; weld bead width, weld bead height, weld bead penetration depth, weld penetration shape factor, weld reinforcement shape factor, weld bead total area, weld bead penetration area, weld bead reinforcement area, weld bead dilution, length of weld bead penetration boundary and length of weld bead reinforcement boundary, and to establish the relationships between weld process parameters and bead geomery. Multiple regression analysis was employed for investigating and modeling the GMA process and significance test techniques were applied for the interpretation of the experimental data.
In this research paper, suggest method of generate same bead as an actual measurement data in virtual welding conditions, exploit morphology information of the bead that acquired through robot welding. It has many multiple risk factors to Beginners welding training, by we make possible to train welding in virtual reality, we can reduce welding training risk and welding material to exploit bead visualization algorithm that we suggest so it will be expected to achieve educational, environmental and economical effect. The proposed method is acquire data to each case performing robot welding by set the voltage, current, working angle, process angle, speed and arc length of welding condition value. As Welding condition value is most important thing in decide bead form, we would selected one of baseline each item and then acquired metal followed another factors change. Welding type is FCAW, SMAW and TIG. When welding trainee perform the training, it's difficult to save all of changed information into database likewise working angle, process angle, speed and arc length. So not saving data into database are applying the method to infer the form of bead using a neural network algorithm. The way of bead's visualization is applying the spline algorithm. To accurately represent Morphological information of the bead, requires much of morphological information, so it can occur problem to save into database that is why we using the spline algorithm. By applying the spline algorithm, it can make simplified data and generate accurate bead shape. Through the research paper, the shape of bead generated by the virtual reality was able to improve the accuracy when compared using the form of bead generated by the robot welding to using the morphological information of the bead generated through the robot welding. By express the accurate shape of bead and so can reduce the difference of the actual welding training and virtual welding, it was confirmed that it can be performed safety and high effective virtual welding education.
In order to investigate the predominant factors which determine penetration depth and bead width in electron beam welding, bead-on-plate welding was carried out using 7075-T6 Al alloy. The results obtained from the present experiments can be summarized as follows; 1) With increasing accelerating voltage, bead width (B.W) decreases but penetration increases remarkably. 2) Increasing beam current results in increase of bead width and penetration respectively, and decrease of the ratio of penetration increment to beam current increment. 3) With increasing welding speed penetration decreases remarkably, while bead width creases.
One of the significant subject in the automatic arc welding is to establish control system of the welding parameters for controlling bead geometry as a criterion to evaluate the quality of arc welding. This paper proposes an inference algorithm for bead geometry in CMA Welding using Neuro-Fuzzy algorithm. The characteristic welding parameters are measured by the circuit composed of hall sensor, voltage divider tachometer, etc. and then the bead geometry of each weld pool is calculated and detected by an image processing with CCD camera and a measuring with microscope. The relationships between the characteristic welding parameters and the bead geometry have been arranged empirically. From the result of experiments, membership functions and fuzzy rules are tuned and determined by the learning of neural network, and then the relationship between actual bead geometry and inferred bead geometry are concluded by fuzzy logic controller. In the applied inference system of bead geometry using Neuro-Fuzzy algorithm, the inference error percent is within -5%∼+4% in case of bead width, -10%∼+10% in bead height, -5%∼+6% in bead area, -10%∼+10% in penetration. Use of the Neuro-Fuzzy algorithm allows the CMA Welding system to evaluate the quality in bead geometry in real time as the welding parameters change.
Pipe welding is used in various ranges such as civil engineering and ship building engineering. Until now, many technicians work for pipe welding manually under harmful, dangerous and difficult conditions. So it is necessary to install automation process. For automation pipe welding, relation between welding parameters & bead shape should be considered. Using this relation, bead shape could be expected from welding parameters. FCAW was used in this study. Instead of pipe workpiece, fillet joint plate is used, which were inclined 0,45,90,135,180 degree. By analyzing between welding parameters (current, welding speed, voltage) and bead shape parameters with non-linear multiple regression, bead shape parameters could be expected. Piecewise Cubic Hermite Interpolation was used to expect smooth curved bead shape with bead shape parameters. From these processes, bead shape could be expected from welding parameters.
Due to excellent weld quality, orbital welding with TIG is widely applied to pipe welding. But concave back bead is formed easily in overhead and inclined-up position of butt orbital welding. It is difficult to find a paper to overcome this problem. In this study, in order to make convex back bead in overhead and inclined-up position of pipe 5G welding, control method of molten pool was actively investigated. Melt run welds were conducted on thickness 4.0mm SS400 with overhead and inclined-up position and was observed the variation of bead shape after welding with the bead former developed. The height of back bead showed the trend of increase as the distance from molten pool to the bead former was decreased. Also, there is no trend in the bead width of front and back as welding position was changed or the distance from molten pool to the bead former was decreased.
In the circumferential welding of pipe, welding phenomenon changes with the position of pipe. Especially in the overhead position, back bead of vertical-up position would be sunk. To investigate the size of back bead and keyhole with the change of the flow rate of pilot and shield gas at each position, bead-on plate welds were conducted on 6mm thickness SS400 with inclined-up position. When the rest of welding conditions remained constant, the width of back bead was increased as the flow rate of pilot gas was increased. And back bead tended to convex as the flow rate of shield gas was increased.
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 high-speed rotating arc process forms a flat bead surface with decreased penetration depth because the molten droplets are deflected by centrifugal force. Therefore the rotating arc welding for horizontal fillet welding increases the leg length with the increase of rotation frequency and prevents the deflection of weld bead and overlap. In this study, the relationship between the welding parameters and the weld bead shape - leg length and undercut - are investigated experimentally. Consequently, the weld quality could be improved by rotating arc welding, and sound weld bead was achieved when applied to horizontal fillet welding with 4mm gap by avoiding the undercut which is inevitable for the conventional GMA welding methods.
In high speed $CO_2$ welding, it has been blown to produce no sound bead with undercut or humping bead. In this study welding phenomena through synchronized high speed camera and output welding voltage and current waveform has been analyzed. For the purpose to improve a welding bead, effect of short circuit current rise slope has been examined. With commercial power source it was produced no sound bead by instantaneous short circuit, long arc period and stubbing at welding speed 2.5mm/min Humping bead or undercut were showed by instantaneous short circuit and long arc period. Also, the weld bead was not formed during the long short circuit period after stubbing start and long arc extinguishment period after wire sticking by failure of arc regeneration, because the droplet was not transferred to weld pool. With increasing short circuit current rise slope the frequency of stubbing was decreased and the normal short circuit rate was increased. A control of short circuit current rise slope was effective factor in high speed welding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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