Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2004.10a
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pp.170-174
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2004
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 paper, an attempt has been made to develop an Radial basis function network model to predict the weld top-bead width as a function of key process parameters in the robotic CO$_2$ welding. and to compare the developed model and a simple neural network model using two different training algorithms in order to verify performance. of the developed model.
Kim Namin;Lim Dong-Yong;Lee Jeong-Soo;Choe Woo-Hyeon
Special Issue of the Society of Naval Architects of Korea
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2005.06a
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pp.211-215
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2005
The binary Al-Mg alloys are the basis for the 5000 series of non-heat-treatable aluminum alloys. In general, 5000 series of aluminum alleys have a high strength, good welding characteristics and a high resistance to corrosion, especially under the seawater. Thus the aluminum alloys are adopted in the hull material of hovercraft that is required light in weight as well as high strength. It is very important that the weldability problem of these alloys caused by high thermal conductivities welding deformation, porosity and so on. in this study, auto-welding equipment was applied for aluminum welding automation. Also, optimal welding data were studied by investigating welding characteristics for various shapes of weldment to use Al 5083 that is representative structural materials of the 5000 series of aluminum alloys.
Son Joon-Sik;Kim In-Ju;Kim Ill-Soo;Jang Kyeung-Cheun;Lee Dong-Gil
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2005.05a
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pp.66-70
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2005
The full automation of 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 paper, an attempt has been made to develop an neural network model to predict the weld top-bead height as a function of key process parameters in the welding. and to compare the developed model and a simple neural network model using two different training algorithms in order to select an optimal neural network model.
This study was aimed to evaluate the quality of flash welded joints and optimize the welding process for flash butt welding of 780MPa grade high strength steel. And then the relationship between the welding process variables and the joint quality would be established. The effect of process variables between flashing and upsetting process was elucidated. Microstructure observation of the joint indicated that the decarburized band was mainly changed with upsetting process. Width of HAZ was also related to the upsetting conditions rather than the flashing conditions. Generally maximum hardness at HAZ was correlated with Ceq of steel and the empirical relationship was obtained to estimate the HAZ properties. Tensile elongation at the joint was usually decreased with increasing the initial clamping distance. Investigation of fracture surface after tensile and bending tests reveal that the origin of cracking at the joint was oxide inclusions composed of $SiO_2$, MnO, $Al_2O_3$, and/or FeO. The amount of inclusions was dependent on the composition ratio of Mn/Si in steel. If this ratio was above 4, the amount of inclusions was low and then the resistance to cracking at the joint was enough to maintain the joint performance. It was obtained that the flashing process influenced the conditions for the energy input to establish uniform or nonuniform molten layer, while the upsetting conditions influenced the joint strength. Heat input variable during flashing process was also discussed with the joint properties.
It's very important to find the most appropriate adhesion technique available, taking into consideration factors such as biocompatibility, non-corrosiveness, mechanical stability, etc. Laser welding is the best choice you can make because from a mechanical viewpoint, a laser welded surface has better particle structure than does a casted particle structure. Furthermore, it requires no additional material and the same metal alloy which is used when casting can be used. Therefore, the resulting mixture will consist of a single alloy, instead of utilizing different alloy combinations. Another benefit is the low economic cost. The most beneficial aspects of laser welding is that it is biologicallly friendlly, doesn't require soldering, can fuse different metal alloys together, and can weld on heat-sensitive spots(E.g. around resin or ceramic). A consistent strong pulse is possible. This technique is capable of welding on master models and creates accurate welds. It is capable of due to its stronger, non-corrosive microscope, which allows 25times magnification during the soldering process. This is possible because of its high stability from the tiny particle structure.
In this paper, an algorithm based on a model analysis of the online calculation of the root-mean-square (RMS) value of welding current for single-phase AC resistance spot welding (RSW) was developed. The current is highly nonlinear and typically non-sinusoidal, which makes the measuring and controlling actions difficult. Though some previous methods focused on this issue, they were so complex that they could not be effectively used in general cases. The electrical model of a single-phase AC RSW was analyzed, and then an algorithm for online calculation of the RMS value of the welding current was presented. The description includes two parts, a model-dependent part and a model-independent part. Using a previous work about online measurement of the power factor angle, the first part can be solved. For the second part, although the solution of the governing equation can be directly obtained, a lot of CPU time must be consumed due to the fact that it involves a lot of complex calculations. Therefore, a neural network was employed to simplify the calculations. Finally, experimental results and a corresponding analysis showed that the proposed algorithm can obtain the RMS values with a high precision while consuming less time when compared to directly solving the equations.
A tungsten inert gas (TIG) welding method was used for the bonding of stainless steel. TIG welding using inert gas (He or Ar gas) is a method to prevent oxidation and nitriding of materials and to combine non-ferrous metals. This method has the advantage of obtaining a smooth weld surface. In this study, the welding characteristics of 304 stainless steel welded by TIG welding method were analyzed by using nondestructive technique. Ultrasonic and Acoustic Emission (AE) was applied to evaluate the micro-damage of TIG welded 304 stainless steel. The velocity and damping coefficient of ultrasonic wave showed a slight difference in HAZ, which is the welding part of stainless steel. The AE parameters of average frequency, rise time and event were analyzed for the dynamic behavior of stainless steel during loading. Optimal AE parameters for evaluating the degree of damage to the specimen have been derived. Fractograph and metal structures of 304 stainless steel using SEM and optical microscope were discussed.
Arc-spot welding is generally used in joining of precise parts such as case and core in electric compressor. It is important to control joining deformation in electric compressor because clearance control of micrometer order is needed for excellent airtightness and anti-nose. The countermeasures for this deformation in field have mainly been dependent on rule of try and error by operator's experience because of productivities. For control this deformation problem without influence on productivities, development of exact simulation model should be needed. In this study, on the basis of previous study, the analysis model io predict deformation of precise order in arc-spot welded structure with non-uniform stiffness is brought up through feedback and tuning between monitoring data and analysis results. For this, deformation monitoring system was built and boundary condition considering mechanical melting temperature was applied.
용접과 관련되는 분야에서, 재료평가와 비파괴 검사법으로서의 Acoustic Emission의 응용을 살펴 보았다. 재료 평가법으로서의 AE는 다른 시험방법들이 검출해 내지 못하는 재료 내부에서의 미시적인 현상들을 정량적으로 평가할 수 있는 장점을 가지고 있다. 앞으로 새로운 용접재료의 개발이라든지, 고도의 신뢰성이 요구되는 용접부위의 정량적인 평가를 위해서 AE의 응용은 중요한 정보들을 제공하게 될 것이다. 한편 용접구조물의 비파괴적 평가법으로서의 AE는 균열의 동적인 거동 및 균열의 위치를 검지할 수 있다는 장점 때문에 응용범위는 더욱 넓어질 것이다. 여기서 유의하여야 할 점은, 목적으로 하는 AE신호를 수만배 까지 증폭시키는 과정에서 환경잡음의 영향을 무시할 수 없는 경우에는 우선적으로 잡음을 적극적으로 제거하는 고도의 연구도 함께 병행되어야 한다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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