In GMAW(Gas Metal Arc Welding) process, 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, CTWB (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 negro-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.
It is important to investigate the relationship between weld process parameters and weld bead geometry for adaptive arc robot welding. However, it is difficult to predict an exact back-bead owing to gap in process of butt welding. In this paper, the quantitative prediction system to specify the relationship external weld conditions and weld bead geometry was developed to get suitable back-bead in butt welding which is widely applied on industrial field. Multiple regression analysis and artificial neural network were used as the research methods. And, the results of two prediction methods were compared and analyzed.
Gas nitriding is a surface hardening process where nitrogen is introduced into the surface of a ferrous alloy. During fusion welding of nitrided carbon steel, the nitride inside weld metal is dissolved and generates nitrogen gas, which causes porosities - blow holes and pits. In this study, several laser welding processes such as weaving welding, two-pass welding, dual beam welding and laser-arc hybrid welding were investigated to elongate the weld pool to enhance nitrogen gas evacuation. The surface pits were successfully eliminated with elongated weld pool. However blowholes inside the weld metal were effective reduced but not fully disappeared.
In general, discontinuity of metallurgical and structural points of weld zone could decline the fatigue strength. For the lightweight trend, the AHSS application in automotive chassis is in-progress. However, there are few research reports on AHSS welds fatigue strength in especially automotive chassis parts. Therefore, in this study, we evaluated the effects of the factors affecting the AHSS welding fatigue strength. As the result, the stress concentration of weld bead is the most important factor for welding fatigue strength. For the enhancement of welding fatigue strength, we focused on reducing the stress concentration of the welding beads. So, we applied and proved the plasma welding process and GTAW (Gas Tungsten Arc Welding) dressing method. It was verified by uniaxial fatigue specimen, fatigue performance increased from 40 to 60% by applying TIG dressing method compared to the conventional GMAW (Gas Metal Arc Welding). These results could be recommended the enhancement of fatigue performance of AHSS.
Recently just as in the automobile industry, shipbuilders also try to reduce material consumption and weight in order to keep operating costs as low as possible and improve the speed of production. Naturally industry is ever searching for welding techniques offering higher power, higher productivity and a better quality. Therefore it is important to have a details research based on the various welding process applied to steel and other materials, and to have the ability both to counsel interested companies and to evaluate the feasibility of implementation of this process. Submerged-arc welding (SAW) process is usually used about 20% of shipbuilding. Similar to gas metal arc welding(GMAW), SAW involves formation of an arc between a continuously-fed bare wire electrode and the work-piece. The process uses a flux to generate protective gases and slag, and to add alloying elements to the weld pool and a shielding gas is not required. Prior to welding, a thin layer of flux powder is placed on the work-piece surface. The arc moves along the joint line and as it does so, excess flux is recycled via a hopper. Remaining fused slag layers can be easily removed after welding. As the arc is completely covered by the flux layer, heat loss is extremely low. This produces a thermal efficiency as high as 60% (compared with 25% for manual metal arc). SAW process offers many advantages compared to conventional CO2 welding process. The main advantages of SAW are higher welding speed, facility of workers, less deformation and better than bead shape & strength of welded joint because there is no visible arc light, welding is spatter-free, fully-mechanized or automatic process, high travel speed, and depth of penetration and chemical composition of the deposited weld metal. However it is difficult to application of thin plate according to high heat input. So this paper has been focused on application of the field according to SAW process for thin plate in ship-structures. For this purpose, It has been decided to optimized welding condition by experiments, relationship between welding parameters and bead shapes, mechanical test such as tensile and bending. Also finite element(FE) based numerical comparison of thermal history and welding residual stress in A-grade 3.2 thickness steel of SAW been made in this study. From the result of this study, It makes substantial saving of time and manufacturing cost and raises the quality of product.
Shielding gas has significant effects on arc stability, metal transfer and weld quality in the gas metal arc welding (GMAW) process. The double gas-shielded MAG(DMAG) and auxiliary gas-shielded MAG (AMAG) torches are investigated for their capability to provide argon-rich gas mixture using small amount of argon gas through the inner and auxiliary nozzles, respectively. Argon composition with the DMAG torch is calculated numerically, and compared with the measured data using the gas chromatogrphy. Gas flow pattern of the DMAG torch is calculated to change from the laminar to turbulent flow when total gas flow rate becomes larger than 4.5 liter/min at room temperature. While argon-rich shielding gas was obtained using both the AMAG and DMAG torches, the AMAG torch provides higher argon composition than the DMAG torch, which demonstrates that argon gas can be utilized more efficiently with the AMAG torch.
A major concern in Gas Metal Arc (GMA) welding process is the determination of welding process variables such as wire diameter, gas flow rate, welding speed, arc current and welding voltage and their effects on the desired weld bead dimensions and shape. To successfully accomplish this objective, 81 welded samples from mild steel AS 1204 flats adopting the bead-on-plate technique were employed in the experiment. The experimental results were used to develop a mathematical model to predict the magnitude of bead geometry as follows; weld bead width, weld bead height, weld bead penetration depth, weld penetration shape factor, weld reinforcement shape factor, weld bead total area, weld bead penetration area, weld bead reinforcement area, weld bead dilution, length of weld bead penetration boundary and length of weld bead reinforcement boundary, and to establish the relationships between weld process parameters and bead geomery. Multiple regression analysis was employed for investigating and modeling the GMA process and significance test techniques were applied for the interpretation of the experimental data.
Welding and joining technology has become a core field. Therefore it is more widely applied to nonferrous metals, inorganic and polymeric materials. That is because the high performance, high function and diversification trend of materials used as industrial technology develops. In the laser welding process, STS 304 and SCP1-S were used as the base materials, the output density was fixed $7MW/cm^2$, the protective gas was argon(Ar) and the transfer rate was fixed 5 mm/sec. and it was progressed while the magnetic field is gradually increasing by 100 mT ranging 0 to 400 mT. The tensile test showed in average about 6 % tensile strength improvement in the case of the laser welding process using the magnetic fields. In the shielded metal arc welding process using SPHC only or the combination of SPHC+STS304 as base materials. The electric current was set at 80 Amperes and the protective gas used argon(Ar) the same as the laser welding process and the strength of magnetic fields. In the shielded metal arc welding process using the magnetic fields, the tensile tests showed about 5 % tensile strength improvement in the case of using SPHC only, 3 % tensile strength improvement in the case of using the combination of SPHC+ STS304. In comparing the results of numerical analysis to the results of experimental tests, it was revealed that the temperature, thermal stress distribution and the behavior of molten pool were similar to those of real tests. Consequently, it may be considered that the numerical assumption and the analytical model used in this study were reasonable.
An automatic welding system was constructed with a personal computer to capture the welding data in addition to vision seam tracking for the gas metal arc welding process. The monitoring of welding signals is composed of the acquisition of welding voltage and current, obtained by using two differential amplifiers and A/D converters, and processing of the measured data. Using interrupt handing circuit for time sharing, two jobs of seam tracking and monitoring were performed at the required sampling time. Relations between welding signals and various welding circumstances were analyzed from the experimental results.
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 were wire feed rate, welding voltage, and welding speed, root opening and the output variables were bead height, bead width, penetration and back bead width. The number of level for each input variable is 8, 16, 8 and 3, respectively. Therefore, according to the conventional full factorial design, in order to find the optimal welding conditions, 3,072 experiments must be performed. The genetic algorithm, however, found the near optimal welding conditions from less than 48 experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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