Many qualitive analyses of sampled process variables have been attempted to predict nugget size in resistance spot welding process. In this paper, dynamic resistance and electrode movement signal which is a good indicative of the nugget size was examined by introducing an artificial neural network estimator. An artificial neural feedforward network with back-propagation of error was applied for the estimation of the nugget size. To assess the advantage of this method. results have been compared with conventional regression method.
본 논문에서는 Nd:YAG 레이저 용접 시 열 복사의 색수차를 이용한 광학적 감시 방법 및 실시간 자동 초점 제어에 관한 연구를 기술한다. 광학적 감시 및 제어를 위해 두 개의 파장을 선택하였고, 색수차를 최적화 하였다. 실시간 자동 초점 제어는 두 신호의 비를 감시하고 이 신호의 비를 이용하여 초점을 항상 유지하도록 함으로써 임의의 형태로 구부러진 시편의 용접이 가능하였다.
The purpose of this study is to monitor and control the back bead width in arc welding with consumable electrode for reduction of the occurrence of weld defect. The temperature of a point on the weldment surface is selected, as a monitoring parameter, and measured by an optical infra-red sensor. The correlation between the back bead width and the surface temperature is experimentally obtained for various thicknesses of the weldment. The welding travel speed and the surface temperature are taken, respectively, as an input and an output of the welding process under the stable condition of arc. A PI control scheme to maintain the surface temperature at the desired level is proposed by the experimental study.
This paper suggests a monitoring method for the pulsed laser spot welding of the thin metal sheets using a point IR(InfraRed) sensor. A new criterion was introduced and the experimental results guaranteed the efficiency. The ideal radiation feature was derived from the mathematical model and was simulated. The radiation feature is robust to withstand the change of measuring condition and can be used to detect the absorbed laser energy. In an experiment, the radiation feature was examined for the differect laser energy. The pulse width and the laser power was variated and the radiation feature was examined. In the other experiment, the relationship between the weld strength and radiation feature was examined. Artificial Neural Network(ANN) was employed to find out the relationship. The correlation coefficient between the real strength and the estimated strength is high as 0.94 and the mean square error is low as 0.64 kgf learned parts. Another group of the welds was used to appraise the learning efficiency. The correlation coefficient between the measured and the estimated weld strength is high as 0.91.
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.
An increasingly competitive business environment has been concentrated on industries to reduce the operating costs. Industries such as gas, oil, petrochemical, chemical, and electric power have employed for the operation and used for large equipment or structures that require a high capital investment. In order to meet these requirements, the industries are increasingly moving toward saving the experimental verification and computer simulation. Therefore industries to reduce the maintenance costs without compromising the operational safety have been forced on finding for better and more efficient methods to inspect their equipment and structures. In this study, it focused on the development the real-time non-contract monitoring system as an efficient tool for the experimental study of weld defects based on the relationship between the measured voltage and input parameters.
Model based machine condition diagnosis methods are generally using a normal and many failure models which need sufficient data to train the models. However, data, especially for failure modes of interest, is very hard to get in real applications. So their industrial applications are either severely limited or impossible when the failure models cannot be trained. In this paper, continuous hidden Markov model(CHMM) with only a normal model has been suggested as a very promising machine condition diagnosis method which can be easily used for industrial applications. Generally hidden Markov model also uses many pattern models to recognize specific patterns and the recognition results of CHMM show the likelihood trend of models. By observing this likelihood trend of a normal model, it is possible to detect failures. This method has been successively applied to arc weld defect diagnosis. The result shows CHMM's big potential as a machine condition monitoring method.
The pipelines and equipments are degraded by flow-accelerated corrosion (FAC), and a large-scale test facility was constructed for simulate the FAC phenomena in secondary coolant environment of PWR type nuclear power plants. Using this facility, FAC test was performed on weld pipe (carbon steel and low alloy steel) at the conditions of high velocity flow (> 10 m/s). Wall thickness was measured by high temperature ultrasonic monitoring systems (four-channel buffer rod type and waveguide type) during test period and room temperature manual ultrasonic method before and after test period. This work deals with the complex effects of flow velocity on the wall thinning in weld pipe and the test results showed that the higher flow velocity induced different increasement of wall thinning rate for the carbon steel and low alloy steel pipe.
SCR(Thyristor) type $CO_2$ welders have widely used for the welding process of heavy industries such as shipbuilding and plant. Since the industrial fields of shipbuilding and plant are usually exposed to severe welding condition with lots of dust, extreme temperature, high humidity and vibration, it is not recommended to use inverter type welder despite its state-of-the-art technology. Many sophisticated functions in the inverter welder may not work due to malfunction of its sensitive components. Hence this study focused on digitalization of SCR $CO_2$ welder by making use of microprocessor for SCR phase control. By this application, fine control of output of the $CO_2$ welding systems is achieved. Also pulse output mode of operation is realized and its verification is carried out with aluminum sample welding. The experimental results showed sound weld bead. The front operation panel provide user with numerical parameter settings and monitors. It will help precise weld process monitoring and control with digital value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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