Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.7
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pp.103-108
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1998
In this paper, we atempt to control the nonlinear power system for resistance spot welders to be a fully linearizesd system by applying the recently developed nonlinear feedback linearization techniques. the controller proposed in this paper is computationally simple. In addition, the easy gain tuning as well as the high dynamic performance of resistance spot welding systems can be obained simulaneously. To illustrate the dynamic performance of our controller further, we present some simulation results.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.1
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pp.11-20
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2015
Typically welded bellows are checked with human eye and microscope, and then go through leakage test of gas. The proposed system alternates these heuristic techniques using support vector machines. Image procedures in the proposed method can cover the irregularity problem induced from human being. To get easy observation through microscope, 3D display system is also exploited. Experimental results from this automatic measurement show the welding detection is done within one tenth of permitted error range.
Nowadays various simulation tools are widely used for the design and the analysis of power electronic converters. From the engineering point of view it is rather difficult to parameterize power semiconductor device models without the knowledge of basic physical parameters. In recent years some data sheet driven behavioral models or so called 'wizard' tools have been introduced to solve this problem. In this contribution some experiences with some user-friendly power semiconductor models will be discussed. Using special simulation test circuits it is possible to get information on the static and dynamic behavior of the parameterized models before they are applied in more complex schemes. These results can be compared with data sheets or with measurements. The application of these models for power loss analysis of inverter type arc welding power sources will be described.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2004.04a
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pp.184-190
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2004
Over the last few years, there has been a growing interest in quantitative representation of the weld pools in order to relate the processing conditions to the driving forces of the weldment produced and to use this information for the optimization of the welding process. A theoretical model offers a powerful alternative to check the physical concepts of the welding process and the effects of driving forces. To solve this problem, a 2-D thermo-fluid model were eve loped for determining temperature and velocity distribution for the GMA welding process.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.7
no.6
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pp.57-63
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1998
An adaptive control in the robotic GMA welding is employed to monitor information about weld characteristics and process parameters as well as to modify those parameters to hold weld quality within acceptable limits. Typical characteristics are the bead geometry, composition, microstructure, appearance, and process parameters which govern the quality of the final weld. The main objectives of this thesis are to realize the mapping characteristics of bead width through learning. After learning, the neural estimation can estimate the bead width desired form the learning mapping characteristic. The design parameters of the neural network estimator(the number of hidden layers and the number of nodes in a layer) are chosen from an estimation error analysis. A series of bead of bead-on-plate GMA welding experiments was carried out in order to verify the performance of the neural network estimator. The experimental results show that the proposed neural network estimator can predict the bead width with reasonable accuracy and guarantee the uniform weld quality.
This investigation is concerned with the toughness and microstructure of manneristically simulated HAZ in 12% Cr steel. Unnotched specimens were subjected to weld thermal cycles a weld simulator. The parameters-peak temperatures, cooling rate, influence of PWHT and plastic deformation were considered. After weld simulation, the specimens were heat-treated, V-notched and impact tested. An optical metallographic examination was performed to correlate the HAZ toughness with microstructure. Also a fractographic examination was done to obtain information on the fracture mode. The toughness of the coarse grained zone and the part of HAZ subjected to a peak temperature range 700-800.deg. C are lower than the other parts. However, they are still high enough. The double PWHT cycle could not improve the HAZ toughness in present study. However, if the first PWHT is conducted before the work piece is cooled below $M_f$, it is expected that the double PWHA may be beneficial to the toughness of the HAZ. It is also expected that martensitic welding can be used on production welds.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.1105-1109
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1995
A CCD-camera, which is structured with vision system, was used to realize automatic seam-tracking system and 3-D information which is needed to generate torch path, was obtained by using laser-slip beam. To extract laser strip and obtain welding-specific point, Adaptive Hough-transformation was used. Although the basic Hough transformation takes too much time to process image on line, it has a tendency to be robust to the noises as like spatter. For that reson, it was complemented with Adaptive Hough transformation to have an on-line processing ability for scanning a welding-specific point. the dead zone,where the sensing of weld line is impossible, is eliminated by rotating the camera with its rotating axis centered at welding torch. The camera angle is controlled so as to get the minimum image data for the sensing of weld line, hence the image processing time is reduced. The fuzzy controller is adapted to control the camera angle.
Arc sensor gives important groove information during welding. Automatic seam tracking control system with arc sensor has significant characteristics such that bead formation is given as decentralization of penetration and formation of concave bead profile and that a turning point of transverse weaving with constant arc length control is decided whether or not torch height reaches to a specified setting level. Furthermore, the rotating action of the arc prevents hanging of weld bead and forms flat bead surface under high speed welding condition. The variation of groove and deposition area can be detected from the trace of weaving. The area and width of weaving trace has close correlation with the area of groove and deposition. In this paper, main object of this system is to realize an adaptive microprocessor based controller ...
This paper introduces the monitoring scheme of laser welding quality using neural network. The developed monitoring scheme detects light signal emitting from plasma formed above the weld pool with optic sensor and DSP-based signal processor, and analyzes to give a guidance about the weld quality. It can automatically detect defects of laser weld and further give an information about what kind of defects it is, specially partial penetration and porosity among the interior defects. Those could be detected only by naked eyes or X-ray after welding, which needs more processes and costs in mass production. The monitoring scheme extracts four feature vectors from signal processing results of optical measuring data. In order to classify pattern for extracted feature vectors and to decide defects, it uses single-layer neural network with perceptron learning. The monitoring result using only the first feature vector shows confidence rate in recognition of 90%($\pm$5) and decides whether normal status or defects status in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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