Magnesium sheet used in electrical device due to mobility and EMF shielding characteristics. Magnesium case by press forming was advantageous compare with conventional die casting process, because of its thin gauge of wall and surface quality. But it need to makes the boss to fix inner part or assemble the case. CD stud welding was effective way for joining the boss to the thin gauge case of the electrical devices. In this study, we investigated the performances of the magnesium boss welder To measure the process parameters such as the force and the weld current, we design the monitoring system for CD stud welding. We test the characteristics of CD stud welding for AZ31 sheets at some variables. Finally we select the optimum welding range of magnesium sheets in CD stud welding process.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.4
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pp.885-893
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2000
The use of neural-fuzzy system to model mesh seam welding is described in this paper. 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, torch travel speed and the pressure and so on. The relationship between the welding parameters and weld quality is not a direct one, and in addition, the effect of the weld parameter variables are not independent of the each other. The effectiveness of the proposed neuro-fuzzy algorithms is demonstrated by computer simulations.
Electric resistance spot welding has been used to join overlapped steel sheets in automotive bodies. Recently to reduce weight in automotive vehicles, non-ferrous metals are being used or considered in car bodies for hoods, trunk lids, doors parts, etc. Various welding processes such as laser welding, self-piercing rivet, friction stir welding are being used. In the current study, a new electric resistance heated friction stir spot welding is suggested for the spot welding of non-ferrous metals. The welding method can be characterized by three uses of heat -- electric resistance heating, friction stir heating and conduction heating of steel electrodes -- for the fusion joining at the interfacial zone between the two sheets. The welding process has variables such as welding current, diameter of the steel electrodes, revolutions per minute (rpm) of the friction stir pin, and the insert depth of the stir pin. In order to obtain the optimal welding variables, which provide the best welding strength, many experiments were conducted. From the experiments, it was found that the welding strength could be reached to the required production value by using an electrode diameter of 10mm, a current of 7.6kA, a stirring speed of 400rpm, and an insert depth of 0.8mm for the electric resistance heated friction stir spot welding of 5052 aluminum 1.5mm sheets.
Rapid Prototyping (RP) technology has helped successfully to reduce time and costs since first emerged in 1986. Recently, RP using functional materials like as metal have been researched. However RP using molten metal and brazing material have been struggling to resolve several drawbacks, such as dimensional inaccuracy, poor surface finish and post finishing because occurring shrinkage and warpage at cooling. So, the purpose of this study is to develop a new RP technique using sheet metal and projection welding for reducing several drawbacks in occurring RP using molten metal. And optimum process variables were determined using desist of experiment(DOE).
Resistance spot welding of aluminum alloys is based upon Joule heating of the components by passing a large current in a short duration. Since aluminum alloys have the potential to replace steels fur automobile body assemblies, it is important to study the process robustness of aluminum spot welding process. In order to evaluate the effects of process parameters on the weld quality, major process variables and abnormal process conditions were selected and analyzed. A newly developed two-stage, sliding-level experiment was adopted fur effective parameter design and analysis. Suitable ranges of welding current and button diameters were obtained through the experiment. The effects of the factors and their levels on the variation of acceptable welding current were considered in terms of main effects. From the results, it is concluded that any abnormal process condition decreases the suitable current range in the weld lobe curve. Pareto analysis of variance was also introduced to estimate the significant factors on the signal-to-noise (S/N) ratio. Among the six factors studied, fit-up condition is found to be the most significant factor influencing the SM ratio. Using a Pareto diagram, the optimal condition is determined and the SM ratio is significantly improved using the optimal condition.
The porthole extrusion process is a classic metal forming process to produce complex cross-section shaped aluminum profile. It is very difficult to design porthole die and extrusion process because of the complex shape of extrusion die and internal metal flow. The main variables in this process are ram speed, initial billet and tool temperature, and die shape. In general, the metal flow of porthole extrusion process can be divided into two steps. During the first step, the billet is divided into several parts in the porthole die bridge. During the second step, the divided billets are welded in the welding chamber. In the welding chamber, the level of welding pressure is very important for the quality of the final product. The purpose of this study is to increase the welding pressure in the welding chamber by using a two stage welding chamber. The porthole extrusion die was designed by using the Taguchi method with orthogonal array. The effectiveness of the optimized porthole die was verified by using the finite element analysis.
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.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.05a
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pp.565-568
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2002
Welding variables and conditions 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 characteristic 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, seam tracking procedure using arc sensor was simulated with variable V-Groove geometries and weaving frequencies. 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.
This study is a middle report on the development of intelligent spot welding monitoring technology applicable to the production line. An intelligent algorithm has been developed to predict the quality of welding in real time. We examined whether it is effective or not through the In-Line and the Off-Line tests. The purpose of the present study is to provide a reliable solution which can prevent welding defects in production site. In this study, the process variables, which were monitored in the primary circuit of the welding, are used to estimate the weld quality by Hidden Markov Model(HMM). The primary dynamic resistance patterns are recognized and the quality is estimated in probability method during the welding. We expect that the algorithm proposed in the present study is feasible to the applied in the production sites for the purpose of in-process real time quality monitoring of spot welding.
This study is a middle report on the development of intelligent spot welding monitoring technology applicable to the production line. An intelligent algorithm has been developed to predict the quality of welding in real time. We examined whether it is effective or not through the In-Line and the Off-Line tests. The purpose of the present study is to provide a reliable solution which can prevent welding defects in production site. In this study, the process variables, which were monitored in the primary circuit of the welding, are used to estimate the weld quality by Hidden Markov Model(HMM). The primary dynamic resistance patterns are recognized and the quality is estimated in probability method during the welding. We expect that the algorithm proposed in the present study is feasible to the applied in the production sites for the purpose of in-process real time quality monitoring of spot welding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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