Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.15
no.2
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pp.87-92
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2006
This paper supplements shortcoming of radioactivity check by detecting defect of SWP weld zone using ultrasonic wave. Manufacture 2 stage robot detection systems that can follow weld bead of SWP by method to detect weld defects of SWP that shape of weld bead is complex for this as quantitative. Also, through signal processing ultrasonic wave defect signal system of GUI environment that can grasp easily existence availability of defect because do videotex compose. Ultrasonic wave signal of weld defects develops artificial intelligence style sightseeing system to enhance pattern recognition of weld defects and the classification rate using neural net. Classification of weld defects that do fan Planar defect and that do volume defect of by classify.
In the car industry, welding is a fundamental linking technique used for joining components, such as steel, molds, and automobile parts. However, accurate inspection is required to test the reliability of the welding components. In this study, we investigate the detection of weld beads using 2D image processing in an automatic recognition system. The sample image is obtained using a 2D vision camera embedded in a lighting system, from where a portion of the bead is successfully extracted after image processing. In this process, the soot removal algorithm plays an important role in accurate weld bead detection, and adopts adaptive local gamma correction and gray color coordinates. Using this automatic recognition system, geometric parameters of the weld bead, such as its length, width, angle, and defect size can also be defined. Finally, on comparing the obtained data with the industrial standards, we can determine whether the weld bead is at an acceptable level or not.
Elements of Pure Weld Metal(PWM) is important factor that understand to analyze Flux's conduct in SAW welding. For elements of PWM were got, Pile-up welding over 10 floor have used in the past. But, it take a long time to analyze elements of PWM in this method. Elements of Pure Weld Metal is needed to seize more easily. In this research, Bead welding is used to graps an element of Pure Weld Metal using mathematical formula which get to be derivation.
The effect of microstructure on the fracture toughness of multi pass weld metal has been investigated. The micromechanisms of fracture process are identified by in-situ scanning electron microscopy(SEM) fracture observation using single edge notched specimen. The notches of the in-situ fracture specimens were carefully located such that the ends of the notches were in the as-deposited top bead and the reheated weld metal respectively. The observation of in-situ fracture process for as-deposited top bead indicated that as strains are applied, microcracks are formed at the interfaces between soft proeutectoid ferrite and acicular ferrite under relatively low stress intensity factor. Then, the microcracks propagate easily along the proeutectoid ferrite phase, leading to final fracture. These findings suggest that proeutectoid ferrite plays an important role in reducing the toughness of the weld metal. On the other hand, reheated regions showed that the microcrack initiated at the notch tip grows along the localized shear bands under relatively high stress intensity factor, confirming that reheated area showing momogeneous and fine microstructure would be beneficial to the fracture resistance of weld metal.
A laser welding was applied between sintered tip of Fe-Co-W and low carbon steel shank for the diamond saw blade. The welding characteristics and formation of defects were investigated carefully for the weld fusion zone in different welding condition. Dendrite arm spacing in weld bead decreased with decrease of heat input. Co and W increased and Fe decreased in the weld fusion zone with increase of the heat input. The corresponding change of composition was observed with the change of beam position. The maximum and total length of crack decreased with increase of the heat input. The crack in weld bead was propagated along the dendrite boundary and was caused mainly by the segregation of constituent during the solidification.
Effect of a flux composition on weld metal toughness in submerged arc welding with 60kgf/$\textrm{mm}^2$ grade C-Mo type wires was investigated and interpreted in terms of weld metal microstructure and hardenability. Flux workability was also studied by characterizing a weld bead profile. Compared to other weld metals, .weld metal used alumina basic flux with nickel showed lowest oxygen content, highest hardenability and the most acicular ferrite. The highest impact toughness of that weld metal, however, was attributed to the tough matrix due to the nickel rather than to the larger amount of acicular ferrite. Manganese silicate flux had better workability than alumina basic flux, showing broader welding conditions resulting in a depth-to-width ratio of 0.5. The composition of oxides in the weld metal was dependent on the flux composition, showing MnO-SiO$_2$-TiO in manganese silicate flux and MnO-SiO$_2$-Al$_2$O$_3$-TiO in alumina basic flux. MnO-SiO$_2$composition in both oxides was similar to a tephroite.
Kim, Ill-Soo;Jeong, Young-Jae;Park, Chang-Eun;Sung, Back-Sub;Kim, In-Ju;Son, Jon-Sik;Yarlagadda, Prasad K.D.V.
Proceedings of the KWS Conference
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2002.10a
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pp.301-306
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2002
This paper presents the use of the neural network technology to establish a mathematical model for predicting bead geometry (top-bead width, top-bead height, back-bead width and back-bead height) for multi-pass welding, and understand relationships between process parameters and bead geometry for robotic GMA welding process. Using a series of robotic arc welding, additional multi-pass butt welds were carried out in order to verify the performance of the developed neural network model. The results show that not only the proposed model can predict the bead geometry with reasonable accuracy and guarantee the uniform weld quality, but also the neural network model could be better than the linear and curvilin ear equations developed from Lee [8].
In TIG welding of pipe, back bead size monitoring is important for weld quality assurance. Many researches have been performed on estimation of the back bead size by heat conduction analysis. However numerical conduction model based on many uncertain thermal parameters causes remarkable errors and thermomechanical phenomena in molten pool can not be considered. In this paper, filler wire feeding force in addition to weld current, wire feedrate, torch travel speed and orbital position angle is monitored to estimate back bead size in orbital TIG welding. Monitored welding process variables are fed into an artificial neural network estimator which has been trained with the monitored process variables (input patterns) and actual back bead size (output patterns). Experimental verification of the proposed estimation method was performed. The predicted results are in a good agreement with the actual back bead shape. The results are quite promising in that estimation of invisible back bead shape can be achieved by analyzing the welding parameters without any conventional NDT of welds.
In case of hardfaced wrapping roll, beadmark shape appear at wrapping roll surface due to irregular wear between weld bead. Irregular wear of this is caused by difference of hardness between weld bead. This study aims at investigating which matrix is good for removing of beadmark at wrapping roll surface. So, we make specimen with martensitic matrix and austenitic matrix. The hardfacing alloys were deposited 4 times on a SS41 steel plate using self-shielding flux cored arc welding method. Difference of hardness between weld bead of specimen with matrix of martensite was higher than specimen with matrix of austenite both as-welded and after heat treatment. Therefore, austenitic matrix is better than martensitic matrix for removing of beadmark of wrapping roll surface.
In case of overalyered wrapping roll, beadmark shape appear at wrapping roll surface due to irregular wear between weld bead. Irregular wear of this is caused by difference of hardness between weld bead. This study aims at investigating which matrix is good for removing of beadmark at wrapping roll surface. So, we make specimen with martensitic matrix and austenitic matrix. The overlayered alloys were deposited 4 times on a SS41 steel plate using self-shielding flux cored arc welding method. Difference of hardness between weld bead of specimen with matrix of martensite was higher than specimen with matrix of austenite both as-welded and after heat treatment. Therefore, austenitic matrix is between than martensitic matrix for removing of beadmark of wrapping roll surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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