The GMA welding process involves large number of interdependent variables which may affect product quality, productivity and cost effectiveness. The relationships between process parameters for a fillet joint and bead geometry are complex because a number of process parameters are involved. To make the automated GMA welding, a method that predicts bead geometry and accomplishes the desired mechanical properties of the weldment should be developed. The developed method should also cover a wide range of material thicknesses and be applicable for all welding position. For the automatic welding system, the data must be available in the form of mathematical equations. In this study a new intelligent model with genetic algorithm has been proposed to investigate interrelationships between welding parameters and bead geometry for the automated GMA welding process. Through the developed model, the correlation between process parameters and bead geometry obtained from the actual experimental results, predicts that data did not show much of a difference, which means that it is quite suitable for the developed genetic algorithm. Progress to be able to control the process parameters in order to obtain the desired bead shape, as well as the systematic study of the genetic algorithm was developed on the basis of the data obtained through the experiments in this study can be applied. In addition, the developed genetic algorithm has the ability to predict the bead shape of the experimental results with satisfactory accuracy.
This paper presents a vision based autonomous inspection system for welding quality control of car sinking seat. In order to overcome the precision error that arises from a visible inspection by operator in the manufacturing process of a car sinking seat, this paper proposes the MVWQC (machine vision based welding quality control) system. This system consists of the CMOS camera and NI machine vision system. The image processing software for the system has been developed using the NI vision builder system. The geometry of welding bead, which is the welding quality criteria, is measured by using the captured image with median filter applied on it. Experiments have been performed to verify the proposed MVWQC of car sinking seat.
Because of simple principal and low cost, resistance spot welding has been used a lot for joining the sheet metal in automotive manufacturing process. Welding current, welding time, and force are the most important variables in resistance spot wording. Air guns have hem still used widely. The requirement of synchronizing between robot and weld-gun has become bigger as the field has been automated. The number of servo-gun in the field is trending upward because there're advantages as like to synchronize with robot and to control the stroke path and force by programming on servo-gun system. But no cleared force control method is suggested on servo-gun system until now. In this study, we proved the feedback current of the servo-motor can be used to an excellent force measuring sensor and the force is controlled by the feedback current. And we also detected force lowering during welding cycle on the servo-gun system and solved by compensated force control.
The resistance spot welding is one of the most commonly used welding process for joining the sheet metal in automotive manufacturing process due to higher deposition rates and higher economy achieved. Control variables in the resistance spot welding for achieving high quality are welding current, welding force and welding time. Generally at the manufacturing scene, welding current Vs welding time lobe diagram is used to estimate weldability because controlling welding force is not practical due to economical reasons. However new automotive steel plates have been developed to make lightweight automobiles and to improve resistance against rusting. Also the weldability of these steel plates are worst than the existing steel plates because of changing bare metal and surface plating effect. In consequence of above mentioned reasons, it is necessary to use welding force to present the lobe diagram. In this study, we obtained the welding force Vs welding current lobe diagram for commonly used GA steel plate and found that the second order repression model of tensile shear strength was useful in reducing the number of experiments, and the indentation, and thickness change during welding were used as a response to estimate quantitatively expulsion.
Air gun has been one of the good tools to press two sheet metals. However, it is not easy to control the acting force precisely. A Servo-gun is a good tool to control the acting force on the workpiece comparing with the air gun. Servo-gun has a higher tensile shear strength and lower indentation depth as well as smaller spatter. Dynamic resistance was obtained according to the acting force and welding current. As the acting force was changed during welding, the welding quality was increased.
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 연구에서는 용접도중 발생할 수 있는 용접질 저항요인을 전극분리현상을 측정하여 파악하고 용접 열입력에 해당하는 용접전류를 학습제어방식(self-learning control)에 의하여 컴퓨터와 주변기기(interface)를 통해 조절함으로서 요구되는 균일한 용접질이 항상 보장되도록 하였다. 여기서 학습제어방식을 태택한 이유는 제어하고자 하는 대상의 동적 모델(dynamic model)이 없어도 제어기 이득의 선정이 비교적 자유롭고 용접 제어장치가 자체적으로 감지(monitoring)한 신호로 판단하여 제어동작을 취함으로서 용접시 축적되는 정보(data)가 용접기에 일종의 지능을 부여할 수 있어서 진보된 개념의 용접제어장치 개발의 가능성을 검토해 보기 위함이다.
본 연구에서는 기계공업 분야에서 많이 이용되는 구조용 합금강인 Cr-Mo강 (SCM4)과 쾌삭강(SUM31, SUM24L)과의 이종강봉 마찰용접에서 소성변형중에 발생된 초 기 AE량과 용접 품질(강도)제어 사이에 역시 정량적 상관성이 성립함을 용접 회전수, 용접에너지, 용접 업셋 및 용접 시간 등을 매개 변수로 하여 실험과 계산을 통해 입증 하고, 이를 상관식의 95% 신뢰성을 확인한 후, 본 연구의 최종 목적으로서, 마찰용접 평가의 자동화가 이루어지게 하였다.
The feedback control systems of welding process using visual information can improve weld qualities. However, it is very difficult to get the visual information of weld pool since the light intensity of welding arc is much stronger than that of the weld pool. To explore the possibility of extending the capability of automatic welding machines, a study of a closed loop controlled welding system consisted of a GTA welding machine, a vision system, a stepping motor system and a digital computer was undertaken. Particularly, in this system, a CCD camera with a long wavelength pass filter was used to get a better weld pool image. Subsequently, an image analysis technique has been developed to measure the weld pool width. Using this weld pool width measurement, a colsed loop control system adjusted welding speed to maintain a constant weld pool width.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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