Kim, Ill-Soo;Jeong, Young-Jae;Park, Chang-Eun;Sung, Back-Sub;Kim, In-Ju;Son, Jon-Sik;Yarlagadda, Prasad K.D.V.
대한용접접합학회:학술대회논문집
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대한용접접합학회 2002년도 Proceedings of the International Welding/Joining Conference-Korea
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pp.301-306
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2002
This paper presents the use of the neural network technology to establish a mathematical model for predicting bead geometry (top-bead width, top-bead height, back-bead width and back-bead height) for multi-pass welding, and understand relationships between process parameters and bead geometry for robotic GMA welding process. Using a series of robotic arc welding, additional multi-pass butt welds were carried out in order to verify the performance of the developed neural network model. The results show that not only the proposed model can predict the bead geometry with reasonable accuracy and guarantee the uniform weld quality, but also the neural network model could be better than the linear and curvilin ear equations developed from Lee [8].
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.
The shape of excessive penetration mainly depends on welding conditions(welding current and welding voltage), and welding process(groove gap and welding speed). These conditions are the major affecting factors to width and height of back bead. In this paper, back-bead prediction and weldability estimation using artificial neural network were investigated. Results are as follows. 1) If groove gap, welding current, welding voltage and welding speed will be previously determined as a welding condition, width and height of back bead can be predicted by artificial neural network system without experimental measurement. 2) From the result applied to three weld quality levels(ISO 5817), both experimented measurement using vision sensor and predicted mean values by artificial neural network showed good agreement. 3) The width and height of back bead are proportional to groove gap, welding current and welding voltage, but welding speed. is not.
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 FLC(fuzzy logic control), The parameters of input membership functions and those of consequence functions in FLC were tuned through the method of learning by backpropagation algorithm, Bead geometry could he reasoned from welding current, arc voltage, travel speed on FLC using the results learned by neural networks. On the developed inference system of bead geometry using neuo-fuzzy 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 FLC. Therefore the inference system of welding quality expects to be developed through proposed algorithm.
Draw-bead is applied to control the material flow in a stamping process and improve the product quality by controlling the draw-bead restraining force (DBRF). Actual die design depends mostly on the trial-and-error method without calculating the optimum DBRF. Die design with the predicted value of DBRF can be utilized at the tryout stage effectively reducing the cost of the product development. For the prediction of DBRF, a simulation-based prediction model of the circular draw-bead is developed using the Box-Behnken design with selected shape parameters such as the bead height, the shoulder radius and the sheet thickness. The value of DBRF obtained from each design case by analysis is approximated by a second order regression equation. This equation can be utilized to the calculation of the restraining force and the determination of the draw-bead shape as a prediction model. For the evaluation of the prediction model, the optimum design of DBRF in sheet metal forming is carried out using response surface methodology. The suitable type of the draw-bead is suggested based on the optimum values of DBRF. The prediction model of the circular draw-bead proposes the design method of the draw-bead shape. The present procedure provides a guideline in the tool design stage for sheet metal forming to reduce the cost of the product development.
효모Candida lipolytica 세포를 calcium alginate gel로 포괄 고정화시켜서. 유동층 반응기에서 반응을 수행하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1 고정화 효모 세포를 활성화 용액에서 회분식 유동층 반응기 방식과 연속식 유동층 반응기 방식으로 활성화시켰을 때, 세포는 고정화된 상태로 증식하였으며, 또한 세포당 시트르산 생성활성 이 증가하여서, 활성화되지 않은 bead보다 최대 시트르산 생성활성이 약 10배정도 증가되었다. 2 연속식 유동층 반응기 방식으로 활성화시킬 때가 회분식 유동층 반응기 방식으로 활성화시킬 때보다 늦은 시간에 최대의 시트르산 생성활성을 나타내었는데, 이것은 연속식으로 활성화시킬 때는 bead가 계속 새로운 환경에 놓이게 되어 bead내의 세포에 필요한 효소 및 보효소가 bead밖으로 계속 유출됨으로 인하여 bead내의 효소와 보효소의 축적에 많은 시간이 걸린데 기인한 것으로 사료된다. 3. 회분식 유동층 반응기내에서 세포수를 동일하게 하여 반응을 수행할 때, 고정화 bead의 크기가 작을수록 시트르산의 생산성이 증가하였다. 이것은 bead의 크기가 작을수록 부피에 비해 높은 표면적을 가지므로 세포의 많은 수가 반응에 참여하게 되며 bead내로의 화산저항이 작아서 물질전달이 잘되어 시트르산이 많이 생성된 것으로 사료된다.
In this study, the characteristics of lead removal by PVA and alginate bead which used widely as immobilizing agents were investigated, and the difference of removal amounts between pure PVA/alginate bead and Sargassum thunbergii immobilized bead was studied. All PVA beads, pure and S. thunbergii immobilized, reached an equilibrium state in about 1 hour, and S. thunbergii immobilized bead adsorbed more lead than pure one. But in the case of alginate beads, they needed much time, about 5 hours, to reach an equilibrium state, and adsorbed lead four times higher than PVA beads. Therefore, it was considered that alginate beads had more mass transfer resistance and function groups which adsorb lead such as hydroxyl, carboxyl and etc. than PVA bead. To examine the continuous usage of alginate beads, the process of adsorption/desorption of lead was conducted repeatedly. As the process proceeded, the amounts of lead adsorption decrease, so it was indicated that the non-desorbed lead from alginate bead at first adsorption/desorption process remained constantly.
Generally, the use of robots in manufacturing industry has been increased during the past decade. GMA(Gas Metal Are) welding is an actively growing area and many new procedures have been developed for use with high strength alloys. One of the basic requirement for welding applications is to study relationships between process parameters and bead geometry. The objective of this paper is to develop a new approach involving the use of neural network and multiple regression methods in the prediction of bead geometry for GMA welding process and to develop an intelligent system that enables the prediction of bead geometry using Rapid Prototyping(RP) in order to employ the robotic GMA welding processes. This system developed using MATLAB/SIMULINK, could be effectively implemented not only for estimating bead geometry, but also employed to monitor and control the bead geometry in real time.
Bead shape in high frequency electric resistance (HER) pipe welding gives useful information on judging current welding conditon. In most welding process, heat input is controlled by skilled operators observing color and shape of bead. In this paper, a visual monitoring system is designed to observe bead shape in HERW pipe welding process by using structured light beam and a C.I.D(Charge injection device) camera. To avoid some difficul- ties arising in extracting stable features of stripe pattern and classifying the extracted features, Kohonen neural network is used to classify such bead shapes. The experimental results show accurate classification performance of the proposed method.
During the forming process of sheet metals, the drawbead in the die face controls a restraining force so that the sheet flows into the die cavity with tension. In order to investigate a drawgbead restraining force and a pre-strain just after drawbeads which are essential in the finite element analysis of form-ing processes, the friction test and drawing test are employed. The experiments performed with a cir-cular bead stepped bead double circular bead and circular-and-stepped bead in the various forming conditions and bead sizes show that the restraining force varies linearly with the blank holding force. bead radius blank thickness and friction but the pre-strain nonlinearly does with them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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