Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.10a
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pp.454-457
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1997
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.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.05a
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pp.565-568
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2002
Welding variables and conditions in gas metal arc welding (GMAW) effect on the weld quality and productivity, extensive research efforts have been made to analyze the welding variables and conditions. In this study dynamic behavior of GMAW system is investigated using the characteristic equations of the power supply, wire and welding arc. Characteristic equation of wire is modified to include the effect of droplets attached at the electrode tip. The dynamic characteristics of arc length, current, voltage with respect to the step, ramp inputs of CTWD was simulated, seam tracking procedure using arc sensor was simulated with variable V-Groove geometries and weaving frequencies. From results of simulation, some predictions about dynamic characteristics of GMAW and welding process are available. The proposed simulator and results appear to be utilized to determine the proper welding conditions, to be improved by considering power supply dynamic characteristics.
In this study. two-dimensional heat flow and residual stress in arc brazing to join the pipe and plate structure were analyzed by using a commercialized FEM package. Advantages offered by arc brazing are that strong joints can be produced with lower heat input than that of previous gas metal arc welding and narrower heat affected zone can usually be obtained than that in the case of torch brazing. To investigate the effects of process variables and minimize the thermal effects on the structure, this study presents a method for analyzing the heat flow and residual stress in arc brazing process according to variables such as traveling speed, torch angle and position. The simulation results were compared with the experimental ones to verify the numerical analysis method. The experiments include the measurement of HAZ size from the section of joints and residual stresses by using strain gages named 'section method'. A comparatively good agreement between the results of numerical analysis and experimental ones could be obtained in both of the temperature distribution and residual stress of the brazed structure. Using the proposed numerical analysis method, the process parameters were evaluated to get proper arc brazing conditions.
The Zn coating on automotive galvanized steel sheets can improve corrosion resistance. However, the boiling temperature of Zn is lower than the melting temperature of steel and it causes well-known spatter and porosity problem. One of most prominent solutions is a pretreatment of Zn coating by an additional welding arc prior to the main welding process. In this research, GTA and GMA are selected as heat sources for pretreatment and main welding processes, respectively. The authors suggested three possible mechanisms to reduce weld defects by the GTA pretreatment: (1) Formation of gap between the sheets; (2) Evaporation of Zn layer; (3) Oxidation of Zn layer. Among them, Zn Oxidation is the most important mechanism to reduce weld defects in the GTA-GMA hybrid process.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.1
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pp.9-18
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2007
There have been continuous efforts for automation of joint tracking system. This automation process is mainly used to do in root pass of gas metal arc welding in the field of heavy industry and shipbuilding etc. For automation, it is important using of vision sensor. Welding robot with vision sensor is used for weld seam tracking on welding fabrication. Recently, it is used to on post-weld inspection for weld quality evaluation. For real time seam tracking, it is very important role in vision process technique. Vision process is included in filtering and thinning, segmentation processing, feature extraction and recognition. In this paper, it has shown performance comparison results of seam tracking for real time root pass on gas metal arc welding. It can be concluded better segment splitting method than iterative averaging technique in the performance results of seam tracking.
The use of Zn coated steel has increased in the automotive industry due to its excellent corrosion resistance. Conventionally the BIW(body-in-white) structure and the hang-on parts have been made of Zn coated steel and more recently Zn coated steel began to be applied in the chassis parts. During gas metal arc (GMA) welding of the chassis part, lap fillet joint used to be adopted but spatter generation and porosities are most important concerns. In the industrial applications, an intentional joint gap was made to avoid the weld defects but it is not easy to control the size of joint gap. In this research, gas tungsten arc (GTA) is combined with GMA welding where GTA precedes GMA. As pulsed arc was adopted as GMA, GTA was oscillated along the longitudinal direction by pulsing GMA, but the arc oscillation did not disturb the molten droplet transfer of GMA welding. By increasing the distance between GTA and GMA, the length of weld pool increased and porosity could be reduced. Moreover porosity in the welds was fully removed when the distance between two arcs was 15 mm.
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.
Shielding gas has significant effects on arc stability, metal transfer and weld quality in the gas metal arc welding (GMAW) process. The double gas-shielded MAG(DMAG) and auxiliary gas-shielded MAG (AMAG) torches are investigated for their capability to provide argon-rich gas mixture using small amount of argon gas through the inner and auxiliary nozzles, respectively. Argon composition with the DMAG torch is calculated numerically, and compared with the measured data using the gas chromatogrphy. Gas flow pattern of the DMAG torch is calculated to change from the laminar to turbulent flow when total gas flow rate becomes larger than 4.5 liter/min at room temperature. While argon-rich shielding gas was obtained using both the AMAG and DMAG torches, the AMAG torch provides higher argon composition than the DMAG torch, which demonstrates that argon gas can be utilized more efficiently with the AMAG torch.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.10
no.6
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pp.158-165
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2002
This study was to evaluate mechanical properties and toughness of the Al5083-O aluminum alloy welding zone according to the mixing shield gas ratio and heat input change. The GMA(Gas Metal Arc) welding of the base metal was carried out with four different mixing shield gas ratios(Ar100%+He0%, Ar67%+He33%, Ar50%+He50%, and Ar33%+He67%) and three different heat inputs(low, medium, and high). To investigate the Charpy absorbed energy of the weld zone, the specimens were divided base metal, weld metal, fusion line, and HAZ notched specimen according to the worked notch position. The different gas ratio and heat input had little effect upon the tensile strength. But Ar33%+He67% mixture had the greatest mechanical properties considering that the more He gas ratio concentrations, the higher yield strength and elongation. The maximum load and displacement of the weld metal notche specimen was so much low more than that of the base metal, but fusion line and HAZ notched specimens showed almost same regardless of the mixing shield gas ratio and heat input. The Charpy absorbed energy was lowest in weld metal notched specimen, and increased in the fusion line, and HAZ notche specimen in order. Ar33%+He67% mixture had the greatest toughness considering that the more He gas ratio, the higher absorption energy.
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