This paper shows the results of the development of a small size of digital type continuous and intermittent welding auto-carriage based on microprocessor (Intel 80196KC) for welding process with long welding line. The developed welding auto-carriage loads welding torch and tracks welding line. It is an automaton largely used for welding process with a lot of long welding lines such as shipbuilding and structure. Most traditional auto-carriages have been developed based on analog circuit for open loop control. So this analog circuit welding auto-carriage cannon control welding speed. Specially welding auto-carriage for intermittent welding condition is so complicated and has the low precision of control performance in welding distance and non-welding distance. The auto-carriage developed in this paper has the following characteristics: It has not only functions of traditional carriage but also functions such as pseudo-welding process of big iron structures, intermittent welding in order to limit heat for welding thin plates, crater treatment of the final step of welding, acceleration at the initial step of welding and deceleration in the final step of welding. The main control board of auto-carriage, power supply system and DC motor drive wee developed and manufactured. The welding speed and the welding distance of the developed auto-carriage are controlled accurately by feedback control using photo-sensor. Hardware and software robust against the heat and noise produced on the welding process are developed.
As is well appreciated, welding is the most important fundamental process in manufacturing marine structures. However, weld-induced deformation is inevitable because of the non-uniform distribution of temperature during welding. The deformation caused by welding is one of the principal obstacles in enhancing the productivity in the manufacturing procedure for marine structures. This should be much more seriously considered in the case of the thin blocks found in a ship with multi-deck structures. This paper is concerned with the deformation control of thin panel blocks by applying intermittent welding to fillet welding. In order to investigate the quantitative effect of the intermittent welding, a thermo elasto-plastic analysis was carried out with various welding pitches and plate thicknesses. Welding tests were also carried out to show the validity of the present thermo-elasto-plastic analysis. Numerical analysis results showed good agreement with those of the welding tests. As far as the present numerical results are concerned, it has been seen that a more than 50% reduction in angular distortion can be achieved by applying the intermittent welding because of the low heat input.
Welding processing is used in the various industrial fields such as shipbuilding, car, airplane and steel structure, etc.. But the welding process has a bad working condition and lack of skillful worker. The welding depended on man power causes low productivity and difficulty in keeping continuous and stable quality control. This paper shows the development results of welding mobile robot with the several functions such as continuous/intermittent welding, initial welding speed control, acceleration control, crater and deceleration speed control in welding end. The robot is developed based on microprocess which is intel 80c196kc.
The purpose of this study is to establish the predictive equation of angular distortion and longitudinal shrinkage force at the intermittent fillet weldment using FEA and experiment. The angular distortion and shrinkage force of the intermittent fillet weldment linearly increases with an increase in the ratio of weld length(Lw) to weld span(Ls). Based on the results, The predictive equation of distortion at the intermittent fillet weldment was defined as a linear function of Lw/Ls and the predictive equation of the distortion for continuous fillet weldment.
The purpose of this study is to propose the proper fillet welding process for preventing the buckling distortion in thin panel welded structure. In order to do it, a heat input model for laser hybrid welding process was developed using FEA and experiment. The principal factors controlling the angular distortion and longitudinal shrinkage force caused by FCA and laser hybrid welding were identified as the welding heat input and weld rigidity using FEA. The predictive equations of angular distortion and longitudinal shrinkage force for each welding process were formulated as a function of the principal factors proposed. With the predictive equations, the buckling distortion at the thin panel welded structure with welding process was evaluated and compared using nonlinear buckling analysis and STEM(simplified thermo elastic method). Based on the results, the best way to prevent the buckling distortion at the given welded panel structures was identified as an intermittent FCA welding.
Investigating electromagnetic emissions of inverter power sources for resistance welding existing special aspects of EMI measurements in the field of resistance welding machines resulting from the power rating and intermittent operation mode of these machines have to be taken into account. The characteristics of the internal switching processes determined by the behavior of the applied power semiconductors, snubber circuits and constructional aspects exert a great influence on the conducted emission of resistance welding inverters.
정확하게 control된 pulse의 용도는 과학과 공업이 발달될수록 날로 많아져 가고 있는데 그의 일부는 대전력을 취급하는 경우로서, Radar에 대한 응용을 들 수 있다. 한편, 요지음 gallium-arsenide등 반도체 diode를 사용해서 Laser action을 일으킬 수 있다는것이 발견되어 G.E. 및 IBM등에서 개발되고 있다. 이 경우에, continuous emission도 가능하지만 흔히, intermittent operation을 시켜야 할 때가 많기 때문에 timed pulse source가 필요하게 된다. 또 한편, spot welding의 경우에도 이러한 pulse source가 필요하게 된다. 이들을 크게 나누어 source를 AC로 할 경우와 DC로 할 경우가 있는데, 전자의 경우는 thyratron을 사용할 경우가 많게 될 것이다. DC의 경우나 AC의 경우에나 잘 shape되고 time된 pulse source를 만들어 놓으면 진공관이나 thyratron이나 같은 모양으로 drive할 수 (thyratron의 경우는 trigger)있을 것이기 때문에, 이러한 pulse source를 만들 필요가 있게 된다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.32
no.11
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pp.989-995
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2015
In the literature, various stochastic anomaly detection methods, such as limit checking and PCA-based approaches, have been applied to weld defect detection. However, it is still a challenge to identify meaningful defect patterns from very limited sensor signals of laser welding, characterized by intermittent, discontinuous, very short, and non-stationary random signals. In order to effectively analyze the physical characteristics of laser weld signals: plasma intensity, weld pool temperature, and back reflection, we first transform the raw data of laser weld signals into the form of event logs. This is done by multidimensional discretization and event-codification, after which the event logs are decoded to extract weld defect patterns by $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier. The performance of the proposed method is examined in comparison with the commercial solution of PRECITEC's LWM$^{TM}$ and the most recent PCA-based detection method. The results show higher performance of the proposed method in terms of sensitivity (1.00) and specificity (0.98).
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.6
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pp.330-335
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2017
The demand for electric motor fuel cells has surged in the automotive industry, leading to a recent increase in the demand for square aluminum cans used as fuel cell battery casings. The air vent located on the bottom of the rectangular battery casing prevents large explosions by intermittent pressure release prior to the accumulation of abnormally high pressures. Conventionally, the square cup battery casing is produced via six-step deep drawing, with the outer shape of the vent being manufactured by welding to the square battery casing. On the other hand, this study directly incorporated the air vent outlet into the bottom surface of the rectangular casing. The product of a coupled finite element analysis technique applying the thickness and contour generated from the square cup multi-step deep drawing formation analysis was used as the forging input shape. The results yielded increased prediction accuracy and the advanced prediction of defects, such as swelling and fracture. Based on the results of the initial analyses, two of the generated forging shapes were determined to be suitable, with the optimal forging shape being determined by molding analysis. The results presented here were validated by mold fabrication and a subsequent comparison of the actual and analytical results.
Manganese is an essential element in the body. It is mainly deposited in the liver and to a lesser degree in the basal ganglia of the brain and eliminated through the bile duct. Rapid turnover of managanese in the body makes it difficult to evaluate the manganese exposure in workers, esecially in those with irregular or intermittent exposure, like welders. Therefore, conventional biomarkers, including blood and urine manganese can provide only a limited information about the long-tern or cumulative exposure to manganese. Introduction of magnetic resonance imaging (MRI) made a progress in the assessment of manganese exposure in the medical conditions related to manganese accumulation, e. g. hepatic failure and long-term total parenteral nutrition. Manganese shortens spin-lattice(T1) relaxation time on MRI due to its paramagnetic property, resulting in high signal intensity (HSI) on T1-weighted image(T1W1) of MRI. Manganese deposition in the brain, therefore, can be visualizedas an HSI in the globus pallidus, the substantia nigra, the putamen and the pituitary. clinical and epidemiologic studies regarding the MRI findings in the cases of occupational and non-occupational manganese exposure were reviewed. relationships between HSI on T1W1 of MRI and age, gender, occupational manganese exposure, and neurological dysfunction were analysed. Relationships betwen biological exposure indices and HSI on MRE werealso reviewed. Literatures were reviewed to establish the relationships between HSI, Manganese deposition in the brain, pathologic findings, and neurological dysfunction. HSI on T1W1 of MRI reflects regional manganese deposition in the brain. This relationship enables an estimation of regional manganese deposition in the brain by analysing MR signal intensity. Manganese deposition in the brain can induce a neuronal loss in the basal ganglia but functional abnormality is supposed to be related to the cumulative exposure of manganese in the brain, use of brain MRI for the assessment of exposure in a group of workers seems to be hardly rationalized, while ti can be a useful adjunct for the evaluation of manganese exposure int he cases with suspected manganese-related health problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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