In this study to improve the productivity, advantage Tandem circumferential weld process of seam tracking system was applied for the laser vision sensor. Weld geometry scanning laser vision sensor and PLC control unit are used to scan correct positioning of welding torch when the program is implemented so that it can correctly track the welding line. The welding experiment was conducted to evaluate the performance of laser vision seam tracking sensor in tandem welding process. The seam tracking several experiments was to determine the reliability of the system, welding experiments relatively good quality welding bead was confirmed. Furthermore, the PLC program for seam tracking was used to confirm the validity of the application of tandem welding process according to the benefits of increased productivity, which is expected to contribute to national competitiveness.
Arc must be stable during welding first of all other factors for obtaining sound weldment, especially in the automation of welding process. Arc stability is somewhat sophisticated phenomenon which is not clearly defined yet. In consumable electrode welding, the voltage and current variation due to metal transfer enables to assess arc stability. Recently, statistical analyses of the voltage and current waveform factors are performed to assess the degress of arc stability which is assessed and controlled by operator's own experience by now. But, considering the increasing need and the trend of automation of welding process, it is necessary to monitor arc stability in real-time. In this sutdy, the modified stability index composed of two voltage and current wvaeform factors (arc time and short circuit time) reduced from four factors (arc time, short circuit time, average arc current and average short circuit current) in Mita's index by the welding electrical circuit modeling is proposed and verified by experiments to be well estimating arc stability in the static sense. Also, the recursive calculation form estimating present arc stability in the dynamic sense is developed for real-time estimation. The results of applying the recursive index during welding show good estimation of arc stability in real-time. Therefore, the results of this study offers the mean for real-time control arc stability.
MIAB welding method uses a rotating arc as its heat source and is known to be efficient in pipe butt welding. The arc is rotated around the weld line by the electro-magnetic force resulting from the interaction of arc current and magnetic field. This paper is concerned with the experiment of initial stage for process control, monitoring for weld quality, and the design of coil system which is efficient of flux generation and concentration. A coil system for the generation of magnetic flux was designed and constructed. Magnetic flux density and arc rotating behavior are important factors in MIAB welding, so the relations between these factors and process parameters were investigated. Various experiments were performed for the steel pipes(48.1mm O.D and 2.0mm thickness). The magnetic flux density is increased by increasing exciting current and decreasing gap size. The maximum of arc rotating frequency is affected by exciting current and gap size. However, the variations of arc rotating frequency during welding and then the melting process are mainly influenced by welding current. Thus, it is considered that the results of this study can be used as important data on the monitoring for weld quality and the design of efficient coil system.
The automatic $CO_2$ welding is a manufacturing process to produce high quality joints for metal and it could provide a capability of full automation to enhance productivity. Despite the widespread use in the various manufacturing industries, the full automation of the robotic $CO_2$ welding has not yet been achieved partly because the mathematical model for the process parameters of a given welding task is not fully understood and quantified. Several mathematical models to control welding quality, productivity, microstructure and weld properties in arc welding processes have been studied. However, it is not an easy task to apply them to the various practical situations because the relationship between the process parameters and the bead geometry is non-linear and also they are usually dependent on the specific experimental results. Practically, it is difficult, but important to know how to establish a mathematical model that can predict the result of the actual welding process and how to select the optimum welding condition under a certain constraint. In this research, an attempt has been made to develop an intelligent algorithm to predict the weld geometry (top-bead width, top-bead height, back-bead width and back-bead height) as a function of key process parameters in the robotic $CO_2$welding. A sensitivity analysis has been conducted and compared the relative impact of three process parameters on bead geometry in order to verify the measurement errors on the values of the uncertainty in estimated parameters.
Magnesium alloy has been known as lightweight material in automobile and electronic industry with aluminum alloy, titanium alloy and plastic material. Friction welding is useful to join different kinds of metals and nonferrous metals they are difficult to be joined by such as gas welding, resistance welding and electronic beam welding. In this study, friction welding was performed to investigate optimization process of Mg alloy with a 20mm diameter solid bar. For that, the orthogonal array $(L_{9}(3^{4}))$ was used that contained four factors and each factor had three levels. Control factors were heating pressure, heating time, upsetting pressure and upsetting time. Also tensile tests were carried out to measure mechanical properties for welded conditions. The levels of heating pressure and upsetting pressure used were 15, 25, 35MPa, and 30, 50, 70MPa, respectively. In addition those of heating time and upsetting time were 0.5, 1, 1.5 sec and 3, 4, 5 sec., respectively, rotating speed of 2000rpm. From the experimental results, optimization condition was estimated as follows; heating pressure=35MPa, upsetting pressure=70MPa, heating time=1.5sec, upsetting time=3sec.
Modern manufacturing process requires machine intelligence to meet the demands for high technology products as well as intelligence-based operating skills to lessen human worker's intervene. To meet this trend there has been wide spread interest in applying artificial neural network(ANN) to the areas of manufacturing process monitoring and control. This paper addresses application problems in such processes as welding, assembly, hydroforming process and inspection of solder joints.
Pulse TIG (Tungsten Inert Gas) welding is often considered the most difficult of all the welding processes commonly used in industry. Because the welder must maintain a short arc length, great care and skill are required to prevent contact between the electrode and the workpiece. Pulse TIG welding is most commonly used to weld thin sections of stainless steel, non-ferrous metals such as aluminum, magnesium and copper alloys. It is significantly slower than most other welding techniques and comparatively more complex and difficult to master as it requires greater welder dexterity than MIG or stick welding. The problems associated with manual TIG welding includes undercutting, tungsten inclusions, porosity, Heat affected zone cracks and also the adverse effect on health of welding gun operator due to amount of tungsten fumes produced during the welding process. This brings the necessity of automation. Hence, In this paper an attempt has been made to build a customerized setup of Pulse TIG welding based on through review of Pulse TIG welding parameters. The cost associated for making automated TIG is found to be low as compared to SPM (Special Purpose machines) available in the market.
The automotive vehicle is made through the following processes such as press shop, welding shop, paint shop, and general assembly. Among them, the most important process to determine the quality of the car body is the welding process. Generally, more than 400 pressed panels are welded to make BIW (Body In White) by using the RSW (Resistance Spot Welding) and GMAW (Gas Metal Arc Welding). Recently, as the needs of light-weight material due to the $CO_2$ emission issue and fuel efficiency, new joining technologies for aluminum, CFRP (Carbon Fiber Reinforced Plastic) and etc. are needed. Aluminum parts are assembled by the spot welding, clinching, and SPR (Self Piercing Rivet) and friction stir welding process. Structural adhesive boning is another main joining method for light-weight materials. For example, one piece aluminum shock absorber housing part is made by die casting process and is assembled with conventional steel part by SPR and adhesive bond. Another way to reduce the amount of the car body weight is to use AHSS (Advanced High Strength Steel) panel including hot stamping boron alloyed steel. As the new materials are introduced to car body joining, productivity and quality have become more critical. Productivity improvement technology and adaptive welding control are essential technology for the future manufacturing environment.
The automatic welding systems, have received much attention in recent years, because they are highly suitable not only to increase the quality and productivity, but also to decrease manufacturing time and cost for a given product. Automatic welding work in semiconductor or space industry to be carried out in pipe line and butt joint mostly and plasma arc welding(PAW) is actively applied. To get the desired quality welds in automated welding system is challenging, a mathematical model is needed that has complete control over the relevant process parameters in order to obtain the required mechanical properties. However, In various industries the welding process mathematical model is not fully formulated for the process parameter and on the welding conditions, therefore only partial variables can be predicted. Therefore, this paper investigates the interaction between the welding parameters and mechanical properties for predicting the weld bead geometry by analyzing the S/N ratio.
We present an innovative real-time laser welding monitoring technique employing the correlation analysis of the plasma plume optical emission generated during the process. The plasma optical radiation emitted during Nd:YAG laser welding of S45C steel samples has detected with a Photodiode and analyzed under different process conditions. The discrete DC voltage difference, filter methods and wavelet transform has been used to decompose the optical signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. Considering that wavelet analysis can decompose the optical signals, extract the characteristic information of the signals and define the defects location accurately, it can be used to implement process-control of laser welding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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