In resistance spot welding, regardless of the optimal condition, bad weld quality was still produced due to complicated manufacturing processes such as electrode wear, misalignment between the electrode and workpiece, poor part fit-up, and etc.. Therefore, the goal of this study was to measure the process signal which contains weld quality information, and to develop the process fault monitoring system. Welding force signal obtained through variety experimental conditions was analyzed and divided into three categories: good, shunt, and poor fit-up group. And then a monitoring algorithm made up of an artificial neural network that could estimate the process fault of each different category based on pattern was developed.
The current waveform was analysed to monitor the weld quality in real time process. The acquired current waveform was discretely analysed for the top and bottom limits of peaks as well as the pulse frequency measurement. Fast Fourier Transform was implemented in the program to monitor the pulse frequency in real time. The developed algorithm or program was tested for the validation purpose. The cross-section of weld profile was compared to the current waveform profile to correlate the monitored signal and the actual parts. Pulse frequency was also used as auxiliary tool for the quality monitoring. Based on the results, it was possible to evaluate the quality of welding by measure the current waveform profile and frequency measurement.
Both in-process quality control and high reliability of the weld is one of the major concerns in applying friction welding to the economical and qualified mass-production. No reliable nondestructive monitoring method is available at present to determine the real-time evaluation of automatic production quality control for friction welding of special hydraulic valve spool of 16mm in diameter. This paper, so that, presents the experimental examinations and statistical quantitative analysis of the correlation between the initial cumulative counts of acoustic emission(AE) occurring during plastic deformation periods of the welding and the tensile strength and other properties of the welded joints of $\phi16$ valve spool as well as the various welding variables, as a new approach which attempts finally to develop real-time quality monitoring system for friction welding.
본 논문에서는 강구조물의 제작 및 시공에서 용접이음부의 고품질을 확보하기 위하여 강구조물 용접이음부 외부결함의 자동검출에 관한 화상처리 알고리즘을 개발한다. 개발 알고리즘은 광학계의 적절한 배치에 의해 얻어지는 4매의 입력화상을 이용하여 기존의 기법에서 검출할 수 없었던 용접이음부 외부결함을 검출할 수 있음을 보인다. 용접 외부결함이 존재하는 시험편을 제작하고 실험을 통하여 개발 알고리즘의 유용성을 확인하였다. 또한 검출된 용접외부결함의 분류 결과를 육안검사 결과와 비교하였다.
This paper describes the design of a neural network estimator to estimate weld pool sizes for on-line use of quality monitoring and control in GMA welding processes. The estimator utilizes surface temperatures measured at various points on the top surface of the weldment as its input. The main task of the neural net is to realize the mapping characteristics from the point temperatures to the weld pool sizes through training, A series of bead-on plate welding experiments were performed to assess the performance of the neural estimator.
A dynamic electrical parameter monitoring device was designed to simultaneously record the instantaneous value of voltage, current, power, and resistance during spot welding. The data obtained using this technique have been analyzed in term of the relationships of these parameters to the phenomena occuring during the formation(surface break-down, nugget formation and mechanical collapse) of spot weld. Finally, a database implementation is undertaken to develop techniques for improving weld quality of the resistance spot welder.
The in-process monitoring of $CO_2$ welding of Zn-coated steel plates has been studied and compared with that of conventional thin plates. Relationships between weld defects and plasma emission signals were evaluated in laser lap joint of thick Zn-coated steel. According to the study, weld defects were found to increase with Zn content. As a result, measured plasma emission signals also decreased. In case of plate with $15{\mu}m$-thick Zn-coated layer, defects caused by evaporation of Zn could, therfore, controled by gap of 0.1mm, resulting in a stable emission signals. However, the amplitude of signals fluctuated very widely. Variation of amplitude sould be limited in 3-8V by FFT smoothing.
Effect of process parameters on the quality of condenser discharge weld for coated sheet steels was discussed. The welding specimens were coated with pure Zn of 20/20 g/m2 in the production line. Direct measurements of welding parameters such as the discharge current, the pressures and the voltage drop across the electrodes were carried out with welding process monitoring system. High speed camera was also utilized to analyze the weld formation process. Test results indicated that the relation between weld strength and applied energy was stabilized at the acceptable welding heat input range. It was thought that the acceptable welding heat input should be redefined based on the monitored data because the calculated value of the welding heat input could hardly be utilized if the discharge condition was changed. Mechanical test results and high speed photographs showed that expulsion deteriorated the weld quality and the strength at the same time especially when the size of the spatter was large enough to carry the molten metal, which should form the nugget, out of the welding spot. Results also demonstrated that the discharge current should be applied at the appropriate time during the process because sufficient nugget was not produced if the time was deviated from the optimum range.
Nowadays, the crank shaft motor vehicle has become essential as the important component. The machining precision was asked for manufacturing the shaft. They could be unstable in the quality by the conventional are welding. Both in-process quailty control and high reliability of the weld are the major concerns in applying friction wlding to the economical and qualified mass-production. No reliable nondestructive monitoring method is avaliable at present to determine the real-time evaluation of automatic production quality control for bar-to-bar friction welding of the crank shaft of O.D 24mm for motor vehicle. This paper, so that, presents the experimental examinations and statistical quantitative analysis of the correlation between the cumulative counts of acoustic emission(AE) during plastic deformation periods of the welding and the tensile strength and other properties of the bar-to-bar welded joints of O.D. 24mm shaft as well as the various welding variables, as a new approach which attempts finally to develop real-time quality monitoring system for friction welding, resulting in practical possiblility of real-time quality control more than 100% joint efficiency showing good weld with no micro structural defects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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