The auxiliary gas-shielded MAG (AMAG) process, which was devised to provide an argon-rich shielding environment using small amount of argon gas, was investigated experimentally to figure out its effects on metal transfer and weld quality. Proper conditions for the AMAG process including the argon gas ratio, position and direction of the auxiliary nozzle were determined experimentally. Performance of the AMAG process was compared with that of the double gas-shielded MAG(DMAG) and MAG processes by monitoring the bead profile, current and voltage waveforms. The AMAG process was found to provide better bead profile, more stable arc and wider operating range of spray transfer mode compared with the DMAG process. In general, performance of the AMAG process using the argon ratio of 30% was comparable to that of the MAG process using 80% argon and 20% CO₂ gas.
Dynamic monitoring of weld pool formation and seam deviations using infrared vision is described in this paper. Isothermal contours representing heat dissipation characteristics during the process of arc welding were analysed and processed using imaging techniques. Maximum bead width and penetration were recorded and the geometric position in relation to the welding seam was measured at each sampling point. Deviations from the desired bead geometry and welding path were sensed and their thermographic representations were digitised and welding path were sensed and their thermographic representations were digitised and subsequently identified. Evidence suggested that infrared thermography can be utilized to compensate for inaccuracies encountered in real-time during robotic arc welding.
Automobile manufacturers have employed resistance spot welding(RSW) to join steel sheets for structural rigidity o automobile body. Driven by the need to reduce weight and fuel consumption, car companies have been evaluating aluminum intensive vehicles(AIVs) as a way to reduce vehicle weight without downsizing. During the transition from all steel-construction vehicle body to aluminum intensive body, joining aluminum to steel sheets emerges as a serious contender in automobile body. This paper deals with application of transition material to RSW aluminum to steel. Placing transition material insert between the aluminum/steel interface was found very effective to overcome incompatibility between aluminum and steel. Use of transition insert allows for two separate weld muggets to be formed in their respective aluminum/ aluminum and steel/ steel interfaces. This RSW process was monitored with the aid of dynamic resistance sampling. Typical patterns in sampled dynamic resistance curves indicated formation of sound nugget. (Received February 28, 2000)
This study investigated the effect of the system parameters on penetration depth measurement using infrared temperature sensing system. The distance from focusing lens to detector was varied to diminish the error in measuring weld bead width. The effect of bead surface shape on measured surface temperature profile was evaluated using specimen heated by electric resistance. The measuring distance from laser beam was changed to optimize the measuring point. The results indicated that the monitoring device of surface temperature using infrared detector array was applicable to real time penetration depth control.
Automobile manufacturers have employed resistance spot welding(RSW) to join steel sheets for structural rigidity of automobile body. Driven by the need to reduce weight and fuel consumption, car companies have been evaluating aluminum intensive vehicles(AIVs) as a way to reduce vehicle weight without downsizing. During the transition from all steel-construction vehicle body to aluminum intensive body, joining aluminum to steel sheets emerges as a serious contender in automobile body. This paper deals with application of transition material to RSW aluminum to steel. Placing transition material insert between the aluminum/steel interface was found very effective to overcome incompatibility between aluminum and steel. Use of transition insert allows for two separate weld nuggets to be formal in their respective aluminum/aluminum and steel/steel interfaces. This RSW process was monitored with the aid of dynamic resistance sampling. Typical patterns in sampled dynamic resistance curves indicated formation of sound nugget.
A new laser welding system far the appendage of bearing pads of PHWR nuclear fuel elements has been developed. This system consists of laser oscillator, a optical fiber transmission, a monitoring device and a welding controller. The basic welding experiments of the appendage of Zircaloy-4 bearing pads were carried out. The laser welded samples were investigated and made by using the optical fiber of GI $400\mu\textrm{m}$. As a result, the seam welding with the bead width of 1.0mm and the weld penetration of 0.3mm could be accomplished.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.674-675
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2016
원자번호 22번에 해당하는 티타늄(titanium)은 매우 단단하며 가볍고, 부식에도 강한 금속이다. 티타늄은 비슷한 강도의 강철에 비해서 가볍고 알루미늄 합금에 비해 2배나 강력하다. 뿐만 아니라 티타늄은 바닷물에도 부식되지 않아 선박이다 해양플랜트 산업에서 많이 쓰이는 금속이기도 하다. 본 연구는 해양플랜트 건설 사업에 쓰이는 티타늄 용접에 대한 모니터링 시스템을 연구하는데 있다. 티타늄 용접공정에 사용되는 용접 파라메타는 용접 전압, 전류, 용접 토치의 위빙속도 및 와이어 공급 속도로 선정하였으며, 이러한 용접 파라메타를 계측할 수 있는 MCU 기반의 계측 보드를 설계하여 TCP/IP 통신을 기반으로 원격지로 용접 데이터를 전송하도록 하였으며, 이러한 데이터를 실시간으로 데이터를 그래프로 표현하도록 개발하였다. 이러한 용접 데이터에 대한 모니터링을 통하여 용접 시 발생하는 다양한 현상을 파악할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해서 티타늄 용접 시 발생하는 각종 데이터를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 개발하였으며, 데이터베이스에 저장된 기록을 통해서 용접 시 발생한 전체적인 용접 과정을 날짜와 시간별로 저장하여 용접과정에서 발생하는 전 과정을 관리할 수 있도록 하여 어떤 부분에서 잘못된 용접이 발생했는지 파악할 수 있음을 확인하였다.
The estimation of nugget sizes was attempted by utilizing the artificial neural networks method. Artificial neural networks is a highly simplified model of the biological nervous system. Artificial neural networks is composed of a large number of elemental processors connected like biological neurons. Although the elemental processors have only simple computation functions, because they are connected massively, they can describe any complex functional relationship between an input-output pair in an autonomous manner. The electrode head movement signal, which is a good indicator of corresponding nugget size was determined by measuring the each test specimen. The sampled electrode movement data and the corresponding nugget sizes were fed into the artificial neural networks as input-output pairs to train the networks. In the training phase for the networks, the artificial neural networks constructs a fuctional relationship between the input-output pairs autonomusly by adjusting the set of weights. In the production(estimation) phase when new inputs are sampled and presented, the artificial neural networks produces appropriate outputs(the estimates of the nugget size) based upon the transfer characteristics learned during the training mode. Experimental verification of the proposed estimation method using artificial neural networks was done by actual destructive testing of welds. The predicted result by the artifficial neural networks were found to be in a good agreement with the actual nugget size. The results are quite promising in that the real-time estimation of the invisible nugget size can be achieved by analyzing the process variable without any conventional destructive testing of welds.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.8
no.1
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pp.12-21
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1988
The behaviour of pressure vessel made of SS41 steel was investigated during hydrotest. AE tests were carried out for the vessels in as-manufactured, V-notched and weld-cracked state using microcomputer-based AE instrumentation. The following results were obtained: 1) In the case of source location using cylindrical program, to minimize the error of source location, the difference of max. Delta T values measured from each sensor should be kept as small as possible. 2) When crack grew, AE event rate increased continuously but AE event from the inclusions occurred intermittently, so by analyzing event rate, the source of AE could be derived. 3) From the spot welding part of supporter, many events with low energy occurred independent of Kaiser effect, which could be confirmed by analyzing energy parameter. 4) The b-value from the tensile specimen of was lower than that from normal specimen and the b-value from crack propagation was lower than that from deformation, so by analyzing peak amplitude distribution, the source mechanism could be derived from the b-value.
Kim, Ill-Soo;Chon, Kwang-Suk;Son, Joon-Sik;Seo, Joo-Hwan;Kim, Hak-Hyoung;Shim, Ji-Yeon
Journal of Welding and Joining
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v.24
no.5
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pp.37-42
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2006
The robotic arc welding is widely employed in the fabrication industry fer increasing productivity and enhancing product quality by its high processing speed, accuracy and repeatability. Basically, the bead geometry plays an important role in determining the mechanical properties of the weld. So that it is very important to select the process variables for obtaining optimal bead geometry. In this paper, the possibilities of the Infrared camera in sensing and control of the bead geometry in the automated welding process are presented. Both bead width and thermal images from infrared thermography are effected by process parameters. Bead width and isotherm radii can be expressed in terms of process parameters(welding current and welding speed) using mathematical equations obtained by empirical analysis using infrared camera. A linear relationship exists between the isothermal radii producted during the welding process and bead width.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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