This paper presents an on-line quality monitoring and control method to obtain a uniform weld quality in gas metal arc welding (GMAW) processes. The geometrical parameters of the weld pool such as the top bead width and the penetration depth plus half back width are utilized to assess the integrity of the weld quality. Since a good quality weld is characterized by a relatively high depth-to-width ratio in its dimensions, the second geometrical parameter is regulated to a desired one. The monitoring variables are the surface temperatures measured at various points on the top surface of the weldment which are strongly related to the formation of the weld pool The relationship between the measured temperatures and the weld pool size is implemented on the multilayer perceptrons which are powerful for realization of complex mapping characteristics through training by samples. For on-line quality monitoring and control, it is prerequisite to estimate the weld pool sizes in the region of transient states. For this purpose, the time history of the surface temperatures is used as the input to the neural estimator. The control purpose is to obtain a uniform weld quality. In this research, the weld pool size is directly regulated to a desired one. The proposed controller is composed of a neural pool size estimator, a neural feedforward controller and a conventional feedback controller. The pool size estimator predicts the weld pool size under growing. The feedforward controller compensates for the nonlinear characteristics of the welding process. A series of simulation studies shows that the proposed control method improves the overall system response in the presence of changes in torch travel speed during GMA welding and guarantees the uniform weld quality.
Generally, the use of robots in manufacturing industry has been increased during the past decade. GMA(Gas Metal Arc) welding process is an actively Vowing area, and many new procedures have been developed for use with high strength alloys. One of the basic requirement for the automatic welding applications is to investigate 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 visualize bead geometry in order to employ the robotic GMA welding processes. Examples of the simulation for GMA welding process are supplied to demonstrate and verify the proposed system developed using MATLAB. The developed system could be effectively implemented not oかy for estimating bead geometry, but also employed to monitor and control the bead geometry in real time.
Tandem arc welding is a guarantor for high efficiency and cost saving since the quantity of wire which is deposited in the welding is approximated 30% greater that in conventional welding. The welding process is now being successfully applied in many industries. However, in the case of tandem arc welding, good quality and high productivity should depend on the welding parameters. Therefore, an intelligent algorithms for the automatic tandem arc welding process has been necessarily required. In this study, a predictive model based on the neural network by using the data acquired during tandem gas metal arc (GMA) welding process has been developed. To verify the reliability of the developed predictive model, a mutual comparison with the surface of the top-bead width obtained from actual experiments has been analyzed.
Welding variables and conditions in gas metal arc welding (GMAW) effect on the quality and productivity of the weld, extensive research efforts have been made to analyze the effect of the welding variables and conditions. In this study dynamic behavior of GMAW system is investigated using the characteristics 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.
Dynamics of molten drop detachment in the Gas Metal Arc (GMA) welding is investigated using the Volume of Fluid(VOF) method. The electromagnetic effects are included in the formulation of the VOF method which has been widely used to analyze the dynamics of the fluid having a free surface. The molten drop geometry, pressure and velocity profiles within the drop are calculated numerically in the cases of globular and spray transfer modes. It appears that the velocity and current distribution affect metal detachment. It is found that the taper is formed and maintained during the spray transfer by the electromagnetic force. Predicted results show reasonably good agreement with the available experimental data which validates the application of the VOF method to metal transfer analysis.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제26권6호
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pp.653-660
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2002
In this study, the toughness was evaluated by using the instrumented Charpy impact testing procedures for A15083-O aluminum alloy used in the LNG carrying and storing tank. The specimens were GMAW welded with four different mixing shield gas ratios (Ar100%+He0%, Ar67%+He33%, Ar50%+He50%, and Ar33%+He67%), and tested at four different temperatures(+25, -30, -85, and $-196^{\circ}C$) in order to investigate the influence of the mixing shield gas ratio and the low temperature. The specimens were divided into base metal, weld metal, fusion line, and HAZ specimen according to the worked notch position. From experiment, the maximum load increased a little up to -$85^{\circ}C$ , and the maximum load and maximum displacement were shown the highest and the lowest at -$196^{\circ}C$ than the other test temperatures. The absorption energy of weld metal notched specimens was not nearly depends on test temperature and mixing shield gas ratio because the casting structure was formed in weld metal zone. In the other hand, the other specimens were shown that the lower temperature, the higher absorption energy slightly up to $-85^{\circ}C$ but the energy was decreased so mush at $-196^{\circ}C$.
In GMA(Gas Metal Arc)Welding, the weld size that is a locally melted area of a workpiece is one of the most important considerations in determining the strength of a welded structure. Variations in the weld power and the welding heat flux may affect the weld pool formation and ultimately the size of the weld. Therefore, an accurate prediction of the weld size requires a precise analysis of the weld thermal cycle. In this study, a model which can estimate the weld bead geometry and a method for thermal analysis, including the model, are suggested. In order to analyze the weld bead geometry, a mathematical model was developed with transformed coordinates to apply to the horizontal fillet joints. A heat flow analysis was performed with a two dimensional finite element model that was adopted for computing the base metal melting zone. The reliability of the proposed model and the thermal analysis was evaluated through experiments, and the results showed that the proposed model was very effective for predicting the weld bead shape and good correspondence in melting zone of the base metal.
One of the main challenges of the automatic arc welding process which has been widely used in various constructions such as steel structures, bridges, autos, motorcycles, construction machinery, ships, offshore structures, pressure vessels, and pipelines is to create specific welding knowledge and techniques with high quality and productivity of the production-based industry. Commercially available automated arc welding systems use simple control techniques that focus on linear system models with a small subset of the larger set of welding parameters, thereby limiting the number of applications that can be automated. However, the correlations of welding parameters and bead geometry as welding quality have mostly been linked by a trial and error method to adjust the welding parameters. In addition, the systematic correlation between these parameters have not been identified yet. To solve such problems, a new or modified models to determine the welding parameters for tandem GMA (Gas Metal Arc) welding process is required. In this study, A new predictive model called STACO model, has been proposed. Based on the experimental results, STACO model was developed with the help of a standard statistical package program, MINITAB software and MATLAB software. Cross-comparative analysis has been applied to verify the reliability of the developed model.
This paper represents to develop a computer software system which is capable to analyze the phase transformation of high strength steel(BV-AH32) and to predict heat transfer and welding residual stress due to phase transformation during Gas Metal Arc(GMA) welding. The developed model was considered temperature dependent properties such as young's modules, coefficient of thermal expansion and yield stress as well as the double ellipsoidal heat distribution by the moving arc. From the results, it was found that the longitudinal and transverse residual stresses calculated by the coupled analysis of heat transfer, residual stress and phase transformation showed good agreement with the experimental data. In addition, the temperature distribution as well as longitudinal and transverse residual stresses of weldment by the 1-pass and 2-pass of welding were also determined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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