The arc welding processes are substantially nonlinear, in addition to being highly coupled multivariable systems, Frequently, not all the variables affecting the welding quality are known, nor may they be easily quantified. From this point of view, decoupling between the welding parameters from the welding quality is very difficult, which makes it also difficult to control the welding parameters for obtaining the desired welding quality. In this study, a neural network based on the backpropagation algorithm was implemented and adopted for the selection of gas metal arc welding parameters of the fillet joint, that is, welding current, arc voltage and welding speed. The performance of the neural network for modeling the relationship between the welding quality and welding parameters was presented and evaluated by using the actual welding data. To obtain the optimal neural network structure, various types of the neural network structures were tested with the experimental data. It was revealed that the neural network can be effectively adopted to select the appropriate gas metal arc welding parameter of fillet joints for a given weld quality.
A spacer grid assembly, which is an interconnected array of slotted grid straps and is welded at the intersections to form an egg crate structure, is one of the main structural components of the nuclear fuel assembly for Pressurized Water Reactors (PWRs). The weld quality of spacer grids in PWRs fuel is extremely important for the fuel assembly performance in the nuclear renter. The spacer grid welds are currently evaluated mainly by the metallographic examination although it reveals only cross-points which are welded by the laser beam. This experiment is also to compare the weldability of Zircaloy-4 spacer grids using by the GTA and LB. The effect of node geometries of spacer grids for the GTAW and LBW has been studied and optimum conditions of spacer grid welding have been found. Microstructures and micro-hardness of the GTA and LB welded zones have been also compared.
The ferritic stainless steels are generally considered to have poor weldability compared with that of the austenitic stainless steels. However the primary advantages of ferritic stainless steels include lower material cost than the more commonly used austenitic stainless steels and a greater resistance to stress corrosion cracking. Thus, the weldability of ferritic stainless steels was investigated in this study. In concerning the weldability, Grain size measurement test, Erichsen test and Varestraint test were involved. full penetration welds were produced by autogeneous direct current straight polarity (DCSP) and pulsed currents gas tungsten arc welding (GIAW) and the effect of pulsed currents welding on the welds was compared to that of DCSP welding. The results showed that pulsed current was effective to refine grain size in the weld metal and the finest grain size was obtained at the frequency of 150Hz. In addition, the ductility of welds was lower than that of base metal. Finally, autogeneous type 444 welds were less susceptible to macro solidification cracks, but more sensitive to micro cracks; SEM/EDS analysis indicated that all the inclusions in the crack showed enrichment of Mn, Si, O and S.
Recently many studies for improvement of productivity and automation of process are in progress, and among others, laser-arc hybrid welding that combined laser and arc has attracted much attention. Since parameters by interactions as well as the parameters of each heat source should be considered, There are a lot of hardship in actual application, even though many researches have been done so far. Therefore in this study, bead welding was done to examine the effects of the flow rate of shield gas and the distance between laser and arc during laser-arc hybrid welding. As for hybrid heat source, disk laser and MIG were used. As experiment result, sound bead and weld with no defect were formed when the flow rate of front and rear shield gas were respectively 20 l/min and 15 l/min, and deep penetration was done at DLA=3 mm.
Al-coated steel sheets with excellent heat and corrosion resistance are widely used in various applications. In welding of thin plate, some defects such as unmelted zone and metal-through occur easily in the beginning and ending of welding line. In the study, the welding defects in Al-coated steel sheets were investigated with respect to plasma arc current, height between Cu block and base metals, and using a roller to align the height of the base metal. Full penetration and voids free welds were obtained with a plasma arc current 52A and weld speed 2.3m/min. An unmelted zone increased and Ericshen rate decreased as the height between Cu block and base metal increased from 0 to 0.6mm. Using a roller moving ahead of the plasma arc, the length of unmelted zone decreased from 1.7mm to 0.5mm.
In this syudy, the researches classifying the artificial and natural flaws in welding parts are performed using the smart pattern recognition technology. For this purpose the smart signal pattern recognition package including the user defined function was developed and the total procedure including the digital signal processing,feature extraction , feature selection and classifier selection is treated by bulk. Specially it is composed with and discussed using the statistical classifier such as the linear disciminant function classifier, the empirical Bayesian classifier. Also, the smart pattern recognition technology is applied to classification problem of natural flaw(i.e multiple classification problem-crack,lack of penetration,lack of fusion,porosity,and slag inclusion, the planar and volumetric flaw classification problem). According to this results, if appropriately learned the neural network classifier is better than ststistical classifier in the classification problem of natural flaw. And it is possible to acquire the recognition rate of 80% above through it is different a little according to domain extracting the feature and the classifier.
Al-Si coated Boron steel and Zn coated DP steel were welded using DISK laser and the microstructure and hardness of the weld were investigated. Full penetration was obtained, when the welding speed was lower than 4m/min. In the specimen welded with laser power of 3 kW and welding speed of 2 m/min, the hardness was the highest in the heat affect zone in the boron steel (HAZ-B) and that of the heat affect zone in the DP steel (HAZ-D) was lower than HAZ-B. The hardness of fusion zone was in between those of HAZ-B and HAZ-D. The decreased hardness from each HAZ to base metal(BM) could be explained that ferrite contents increases when access to the BM. The variation of hardness in the welds could be explained by the difference of microstructure, that is, full martensite in HAZ-B, mixture of martensite and bainite in the fusion zone, and the mixture of martensite, ferrite and bainite in HAZ-D.
One of the significant subject in the automatic arc welding is to establish control system of the welding parameters for controlling bead geometry as a criterion to evaluate the quality of arc welding. This paper proposes an inference algorithm for bead geometry in CMA Welding using Neuro-Fuzzy algorithm. The characteristic welding parameters are measured by the circuit composed of hall sensor, voltage divider tachometer, etc. and then the bead geometry of each weld pool is calculated and detected by an image processing with CCD camera and a measuring with microscope. The relationships between the characteristic welding parameters and the bead geometry have been arranged empirically. From the result of experiments, membership functions and fuzzy rules are tuned and determined by the learning of neural network, and then the relationship between actual bead geometry and inferred bead geometry are concluded by fuzzy logic controller. In the applied inference system of bead geometry using Neuro-Fuzzy algorithm, the inference error percent is within -5%∼+4% in case of bead width, -10%∼+10% in bead height, -5%∼+6% in bead area, -10%∼+10% in penetration. Use of the Neuro-Fuzzy algorithm allows the CMA Welding system to evaluate the quality in bead geometry in real time as the welding parameters change.
The legitimacy of dominating factor in the high accuracy prediction of welding distortion was investigated for butt welding and fillet welding. When out-of-plane distortion was measured by the experiment objecting to butt welding, if tack welding was easily performed, the position of a neutral axis was variously changed by the irregularity. Then, there have been a case that out-of-plane distortion was generated in the unexpected direction. This case should be especially noted. New model for the experiment was proposed so as to solve this problem. As it was elucidated by the case of fillet welding, it was verified that the analysis should be carried out with satisfying the yield condition (especially at high temperature above 700 degree Celsius) and with closely simulating the penetration shape (heat input in weld metal) in order to solve the proposition that is the high accuracy prediction of welding distortion. It was confirmed that residual stress is highly predicted because welding distortion is highly predicted, too.
KSNPs(Korea Standard Nuclear Power Plant) have been applied the break exclusion criteria to the high energy lines passing through containment penetration area to ensure that piping failures would not cause the loss of containment isolation function, and to reduce the resulting dynamic effects. Systems with the criteria are the Main Steam system, Feed Water system, Steam Generator Blowdown system, and Chemical & Volume Control system. In accordance with FSAR(Final Safety Analysis Report), a 100% volumetric examination by augmented in-service inspection of all pipe welds appled the break exclusion criteria is required for the break exclusion application piping. However, it is difficult to fully satisfy the requirements of inspection because 12", 8" and 6" weldolet weldments of Main Steam pipe line have complex structural shapes. To resolve the difficulty on the application of conventional UT(Ultrasonic Testing) technique, realistic mock-ups and UT calibration blocks were made. Simulations of conventional UT were performed utilizing CIVA, a commercial NDE(Nondestructive Examination) simulation software. Phased array UT experiments were performed through mock-up including artificial notch type flaws. A phased array UT technique is finally developed to improve the reliability of ultrasonic test at main steam line pipe to 12", 8" and 6" branch connection weld.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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