A genetic algorithm was applied to an arc welding process to determine near optimal settings of welding process parameters which produce good weld quality. This method searches for optimal settings of welding parameters through systematic experiments without a model between input and output variables. It has an advantage of being able to find optimal conditions with a fewer number of experiments than conventional full factorial design. A genetic algorithm was applied to optimization of weld bead geometry. In the optimization problem, the input variables was wire feed rate, welding voltage, and welding speed and the output variables were bead height, bead width, and penetration. The number of level for each input variable is 16, 16, and 8, respectively. Therefore, according to the conventional full factorial design, in order to find the optimal welding conditions, 2048 experiments must be performed. The genetic algorithm, however, found the near optimal welding conditions from less than 40 experiments.
본 연구에서는 HSA800 후판 강재에 적합한 용접재를 선정하고자 표준인장실험을 수행하였다. 본 연구 수행 당시 HSA800 강재에 적용가능한 용접재로 GMAW 용접재(외국산)와 FCAW 용접재(국내산) 두 가지가 추천되어 이들을 사용하였다. 맞댐용접상세와 루트간격을 주요 실험변수로하여 표준인장실험을 통해 용접부의 성능을 평가하였다. 강도에 대한 설계요구조건은 두 용접재 모두 만족하였으나 연성능력 측면에서 GMAW 용접재 보다는 FCAW 용접재가 일관되고 우수한 거동을 보임이 실험적으로 확인되었다. 특히 GMAW 용접재는 용접효율과 작업성의 문제로 현장에서의 상향용접이 어려운 것으로 파악되었다. 같은 완전용입용접이라도 Single bevel보다는 V-groove가 안정적인 구조거동을 보이는 것으로 나타났다. 또한 현행 용접기준의 표준루트 간격을 벗어날 경우 용착의 어려움으로 비정상 파단면이 형성되고 접합성능도 저하됨이 확인되었다. 부분용입용접 접합부의 실험결과에 의할 때 현행 AISC 기준의 부분용입용접부 강도규정은 매우 보수적임이 확인되었다.
본 연구에서는 HSA800 후판 강재에 적합한 용접재를 선정하고자 휨-인장실험을 수행하였다. 본 연구 수행 당시 HSA800 강재에 적용가능한 용접재로 GMAW 용접재(외국산)와 FCAW 용접재(국내산) 두 가지가 추천되어 이들을 사용하였다. 선행연구인 표준인장실험 결과를 바탕으로 맞댐용접상세와 루트간격을 주요 실험변수로하여 실물크기의 보 실험을 통해 용접부의 성능을 평가하였다. 강도 측면에서 모멘트 및 플랜지 축력 전달에 대한 조건은 두 용접재 모두 만족하였으나 연성능력 측면에서 GMAW 용접재보다는 FCAW 용접재가 일관되고 우수한 거동을 보임이 실험적으로 확인되었다. 특히 GMAW 용접재는 용접효율과 작업성의 문제로 현장에서의 상향용접이 어려운 것으로 파악되었다. 같은 완전용입용접이라도 Single bevel보다는 V-groove가 안정적인 구조거동을 보이는 것으로 나타났다. 표준인장실험결과와 휨-인장실험결과를 토대로 HSA800 후판재의 용접상세 및 용접재를 제시하였다.
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.
The arc welding processes are substantially nonlinear, in addition to being highly coupled multivariable systems, Frequently, not all the variables affecting the welding quality are known, nor may they be easily quantified. From this point of view, decoupling between the welding parameters from the welding quality is very difficult, which makes it also difficult to control the welding parameters for obtaining the desired welding quality. In this study, a neural network based on the backpropagation algorithm was implemented and adopted for the selection of gas metal arc welding parameters of the fillet joint, that is, welding current, arc voltage and welding speed. The performance of the neural network for modeling the relationship between the welding quality and welding parameters was presented and evaluated by using the actual welding data. To obtain the optimal neural network structure, various types of the neural network structures were tested with the experimental data. It was revealed that the neural network can be effectively adopted to select the appropriate gas metal arc welding parameter of fillet joints for a given weld quality.
용접법은 선박 생산 공정에 있어서 금속 접합을 위해 가장 많이 사용되고 있다. 용접은 금속 접합을 위해 유용한 방법이지만 국부적 가열, 용융, 냉각으로 이어지는 열하중에 의하여 잔류응력과 잔류변형을 발생시킨다. 잔류응력은 구조물의 강도에 부정적인 영향을 끼치고, 잔류변형은 조립 작업에 부정적인 영향을 끼치게 된다. 그러므로 역학적 방법에 의한 잔류응력과 잔류변형의 예측은 이들을 제어할 수 있는 방법을 작업 전에 제시할 수 있도록 하므로, 선체 강도 확보와 선박 생산성 향상을 위하여 매우 중요한 문제라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 배경에서 용접 현상을 가장 잘 시뮬레이션할 수 있는 방법인 유한요소법을 이용한 3차원 열탄소성 해석을 이용하였다. 열탄소성 해석을 위하여 온도분포를 계산한 후 계산된 온도분포를 이용하여 용접변형 및 응력을 순차적으로 계산하였다. 온도분포 계산을 위하여 용융과정을 엔탈피 방법을 이용하여 구현하였으며, 용접비드의 용입은 요소생성법을 이용하여 구현하였다. 본 연구에서 제안된 해석과정은 기존 연구에서 제시한 실험결과와 정성적으로 일치하는 결과를 주는 것을 확인하였다.
The tandem welding process is one of the most efficient welding processes widely used in material joining technique such as manufacturing of strong and durable structures. It facilitates high rate of joint filling with little increase in the overall rate of heat input due to the simultaneous deposition from two electrode wires. The two electrodes in tandem welding process helps in high-efficiency and high productive of welding process. In this study a automated tandem welding system is developed to determine the correlation between cathode and anode and compared with current ratio of the two electrode torch. Three different inter-electrode distances were chosen, 25mm, 35mm and 45mm to perform the experiment with three different current ratio. From the experiment results, the current ratio between two torch has a large impact on width, height and depth of penetration. In addition, a stable bead geometry is obtained when inter-electrode distance is 35mm.
With an expansion in automation of welding processes, emphasis has been shifted from other welding processes to the GMA welding. However, there is a problem with this process that the spatter occurs very frequently. In GMA welding, there are several types in the way of metal transfer from the electrode wire to the weld pool, which have a close relatonship with the spatter genetration. This study was concerned with the spatter occurring in the short-circuiting transfer. In welding with short-circuiting, the electromagnetic force formed by the welding current facilitatics the rupture of the metal bridge between the wire and workpiece and ensures the normal process of the welding process. However, the spatter can be genetrated from the droplet because of the upward magnetic force, when the droplet contacts with the weld pool. The passage of current through the bridge results in the accumulation of the thermal energy, which causes the bridge to explode in the final stage of short-circuiting, thus forming the spatter. Based on the above phenomena in conjunction with other experimental results published, the physical phenomenon related with the occurrence of spatter was modeled and the current waveform was investigated to reduce the spatter. Finally, the fuzzy rule based method was proposed to predict the time of short-circuiting and arcing in the metal transfer.
Tandem GMAW is one of the high performance welding process and used in many industries to increase the productivity. An evaluation is presented of the mechanical properties and microstructural characteristics of the Tandem GMAW and conventional Single GMAW welds in 30mm thickness 490MPa grade steel by comparison method. Welding sequence and bead with and hight was kept, avoiding the effect of the bead shape and welding sequence. Tension, bending, hardness and Charpy impact test results of Tandem GMAW met the requirement of specification and showed similar distribution with conventional Single GMAW. Volume fraction of ferrite phase in weld metal showed little difference between Tandem GMAW and Single GMAW
Generally welding is one of the most important processes to have a strong influence on the quality and productivity from a manufacture-based industry such as shipbuilding, automotive and machinery. The GMA(Gas Metal Arc) welding process involves large number of interdependent welding parameters which may affect product quality, productivity and cost effectiveness. To solve such problems, mathematical models are required to select the welding parameters for GMA welding process. In this study, the GMA welding process was studied using the information generated during the welding. The statistical analysis of a generalized regression approach was conducted by the following three methods: Firstly using the mathematical model (linear regression, 2nd regression); Secondly GA(Genetic Algorithm) with intelligent models; And finally using response surface analysis of models to develop the relationships between welding parameters and bead width as welding quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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