Welding technique is widely applied to general industry such as pressure vessel for chemical plant, pipe system, heavy industry, and automobile. There are some points which must be considered when robot system is used in welding automation process for productivity improvement. Welding quality is governed by heat input, and this quantity can be different according to shape, property, and thick of material . For desired heat input , weld input parameters such as welding voltage, current, and welding velocity must be determined with those consideration. Until now these parameters have been determined mainly by experience of operator. In this study, the size of welding zone was predicted by fuzzy rules were constructed from the relation between welding variables and weld pool size. Inverse model method which welding control input for welder is determined with optimum voltage and current by fuzzy controller is validatied by computer simulation.
In a $CO_2$ inverter welding machine, stable arcs can be generated and a welding performance that is a goal of welding can be improved when stable electric power with a low voltage and a high current is supplied to a electrode that is the secondary part (output load terminal) and the base metal. For such a stable power supply, therefore, the AC arc welding machine, the thyristor welder, and the inverter welder have been developed in order according to development of the power electronics techniques. Up to now, the thyristor welding machine is still broadly used but the application volume is gradually reduced by development of the inverter welder. Because the welding performance of the inverter welder is very good and the weight and size of the welder is remarkably light and small. The final goal of this research is to develop the voltage loss compensator that is a drawback of the inverter welder and improve the welding performance using the developed compensator.
In GMAW(Gas Metal Arc Welding) processes, bead geometry (penetration, bead width and height) is a criterion to estimate welding quality. Bead geometry is affected by welding current, arc voltage and travel speed, shielding gas, CTWD (contact-tip to workpiece distance) and so on. In this paper, welding process variables were selected as welding current, arc voltage and travel speed. And bead geometry was reasoned from the chosen welding process variables using neuro-fuzzy algorithm. Neural networks was applied to design FL(fuzzy logic). The parameters of input membership functions and those of consequence functions in FL were tuned through the method of learning by backpropagation algorithm. Bead geometry could be reasoned from welding current, arc voltage, travel speed on FL using the results learned by neural networks. On the developed inference system of bead geometry using neuro-furzy algorithm, the inference error percent of bead width was within $\pm$4%, that of bead height was within $\pm$3%, and that of penetration was within $\pm$8%. Neural networks came into effect to find the parameters of input membership functions and those of consequence in FL. Therefore the inference system of welding quality expects to be developed through proposed algorithm.
In this paper, I-butt welding with 6mm thickness using Plasma-GMA welding was carried out. And weld characteristics of the Al-5083 aluminium alloy for Plasma-GMA hybrid welding was evaluated. The orthogonal experimental design was used to investigate the influence of plasma-MIG welding parameters such as plasma current, wire feeding rate, MIG-welding voltage and welding speed on the weld bead geometry and tensile strength using the ANOVA(Analysis of Variation). Then we conducted evaluation of contribution for process parameters. ANOVA results show that bead dimensions are affected by wire feeding speed, welding voltage and welding speed and tensile strength is mainly affected by welding speed and plasma arc current. Tensile strength was decreased by rise in plasma welding current because GMA welding current was decreased by plasma arc.
Pipe inside clad welding is mainly used to the flow pipe of sub-sea or chemical plant. For the inside clad welding to the medium pipe with the diameter of about 12", TIG welding is frequently applied with filler metal. In this case, the clad welding has the very broad weld area over $10m^2$. And, the non-destructive test (NDT) such as ultrasonic test (UT) or radiographic testing (RT) should be conducted on the broad weld area, and it costs very high due to the time-consuming work. Therefore, the present study investigated the variation of arc voltage to develop the in-line quality monitoring system for the pipe inside TIG cladding. The 4 experimental parameters (current, arc length, wire feed position, and shield gas flow rate) varied to observe the change of arc voltage and to establish the model for the monitoring. The arc voltage was decreased when the wire was fed to the backward eccentric position(over 2mm), and the shield gas flow rate was insufficient under 10L/min. In the case of the backward eccentric position over 2mm, the bead appearance was not good and the dilution ratio was increased due to deep penetration. When the shield gas flow rate was lower than 10L/min, the bead surface was oxidized.
일반적으로 아크용접기의 정류기로 다이오드정류기가 사용되고 있다. 이것의 문제점은 높은 고조파전류가 발생된다는 것이고 아울러 전원측의 오염문제를 야기한다. 본 논문에서는 PWM 컨버터를 사용함으로써 아크용접기의 입력특성이 개선됨을 보인다. 회로구조상 다이오드 정류기와 PWM컨버터로 대체되고 부하단에 안정적인 전력을 공급하기 위하여 직류단전압이 PI제어기에 의해 제어된다. PI 제어기가 직류단 전압제어를 위해 사용되는 경우 예측불가능한 용접부하의 특성상 높은 전압맥동성분이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 전압제어기의 속응성을 개선하기 위하여 전향보상기가 도입되었고 이의 분석을 통하여 전압제어기의 외란으로 간주되는 부하전류의 변동이 전압의 맥동성분에 영향을 줄이는 이론적 예측을 시뮬레이션과 실험을 통해 검증한다.
This paper describes for applications of neural networks in the field of arc welding. Conventional, automated process generally involves sophisticated sensing and control techniques applied to various processing parameters. Welding parameters affecting quality include the arc voltage, the welding current and the torch travel speed. The relationship between the welding parameters and weld qualify is not a direct one, and in addition, the effect of the weld parameter variables are not independent of the each other - changing the welding current will affect the arc voltage, and so on. Finally, a suitable proposal to improve the construction of the model has also been presented in the paper.
Welding variables and condition in gas metal arc welding (GMAW) effect on the weld quality and productivity, extensive research efforts have been made to analyze the welding variables and conditions. In this study dynamic behavior of GMAW system is investigated using the chararcteristic equations of the power supply. wire and welding arc. Characteristic equation of wire is modified to include the effect of droplets attached at the electrode tip. The dynamic characteristics of arc length, current, voltage with respect to the step, ramp inputs of CTWD was simulated. From results of simulation, some predictions about dynamic characteristics of GMAW and welding process are available. The proposed simulator and results appear to be utilized to determine the proper welding conditions, to be improved by considering power supply dynamic characteristics.
Weld quality of GMA welding processes is closely related to arc stability. Although many researches on arc stability have been performed, real-time estimation of arc stability has not been attempted. For instance, Mita proposed a off-line statistical method in which short circuiting and arcing time, and voltage and current wave forms were sampled to assess arc stability. But this method is not suitable to assess arc stability for GMA welder which employ inverter power source due to its controlled current and voltage wave forms. In this paper, the relationship between are stability and wire feed rate fluctuation is analyzed to propose new criterion for inverter power source. When arc voltage and arc current and arcing time are analyzed, we can assess arc stability only for short circuit transfer mode. When wire feed rate is analyzed, we can estimate arc stability udner the condition of spray transfer mode as well. Hence, the wire feed rate is chosen for monitoring process variable to cover possible metal transfer modes in GMAW. Through this research, it has been identified that arc stability in GMA welding processes is closely related to wire fed rate. When inverter power source is used, conventional statistical method of estimating arc stability, such as Mita index, is no longer valid due to its controlled voltage and current wave forms. Arc stability has been also examined in phase plane diagram.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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