To get the appropriate welding process variables, mathematical modeling in conjunction with many experiments is necessary to predict the magnitude of weld bead shape. Even though the experimental results are reliable, it has a difficulty in accurately predicting welding process variables for the desired weld bead shape because of nonlinear and complex characteristics of welding processes. The welding condition determined for the desired weld bead shape may cause the weld defect if the welding current/voltage/speed combination is improperly selected. In this study, the $2^{n-1}$ fractional factorial design method and correlation parameter were used to investigate the effect of the welding process variables on the fillet joint shape, and the multiple non-linear regression analysis was used for modeling the gas metal arc welding(GMAW)parameters of the fillet joint. Finally, a fuzzy rule-based method and a neural network method were proposed so that the complexity and non-linearity of arc welding phenomena could be effectively overcome. The performance of the proposed neuro-fuzzy system was evaluated through various experiments. The experimental results showed that the proposed neuro-fuzzy system could effectively check the welding conditions as to whether or not weld defects would occur, and also adjust the welding conditions to avoid these weld defects.
Ngo, Manh Dung;Phuong, Nguyen Thanh;Duy, Vo Hoang;Kim, Hak-Kyeong;Kim, Sang-Bong
한국해양공학회:학술대회논문집
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한국해양공학회 2006년 창립20주년기념 정기학술대회 및 국제워크샵
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pp.60-66
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2006
This paper presents a new way achieving better welding results of gas mental arc welding (GMAW) system by using a decentralized control method. In this paper, the GMAW system is considered as two separated subsystems such as a power source of GMAW (PS-GMAW) and a wire feed unit (WFU). The mathematical modeling of PS-GMAW and WFU are presented. Based on the modeling of two subsystems, a sliding mode controller and a proportional controller is designed for controlling the PS-GMAW and the WFU, respectively. Two decentralized controllers have to be designed to control the out welding arc of the GMAW to be stable and tracking the setting value accurately during the welding process. Furthermore, the simulation and experimental results are shown to prove the effectiveness of the proposed controllers.
The aim of this paper is to investigate the effects of welding parameters on the weld shape in seal-welding of STS304L capsule for manufacturing a radioisotope source which is widely used in nondestructive testing of metal structures using gamma ray. Pulsed gas tungsten arc (Pulsed GTA) welding is performed for thin cross sectional area of the capsule. Seven welding parameters including current waveform parameters and arc length etc. are selected as main process parameters using design of experiment. The weld shape such as bead width, penetration depth, weld area, aspect ratio and area rate is investigated to assess the effects of welding parameters. As results, the combination of pulse duty/welding speed largely affects on bead width, penetration depth, area and aspect ratio. Finally, it is concluded that the key parameters are the combination of pulse duty/welding speed, base current and arc length, and their optimal conditions are 50%/1.77mm/s, 6.4A and 1 mm.
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.
As the quality of a weld feint is strongly influenced by process parameters during the welding process, an intelligent algorithms that can predict the bead geometry and shape to accomplish the desired mechanical properties of the weldment should be developed. This paper focuses on the development of mathematical models fur the selection of process parameters and the prediction of bead geometry(bead width, bead height and penetration) in robotic GMA(Gas Metal Arc) welding. Factorial design can be employed as a guide for optimization of process parameters. Three factors were incorporated into the factorial model: arc current, welding voltage and welding speed. A sensitivity analysis has been conducted and compared the relative impact of three process parameters on bead geometry in order to verify the measurement errors on the values of the uncertainty in estimated parameters. The results obtained show that developed mathematical models can be applied to estimate the effectiveness of process parameters for a given bead geometry, and a change of process parameters affects the bead width and bead height more strongly than penetration relatively.
플라즈마 절단은 산업계에서 널리 사용되고 있으나 공정의 해석에 대한 연구는 매우 부족하다. 본 연구에서는 알미늄판재에 나타나는 온도분포를 해석함으로써 절달폭을 이론적으로 예측하고 자 하였다. 열유동을 해석하는데 있어서, 플라즈마 아아크의 강도가 폭방향으로는 정상분포 (Gaussian distribution)을 갖고 두께방향으로는 지수함수적으로 감소한다고 가정하였다. 측정된 아아크효율을 이용한 계산결과 이론적으로 예측된 절단부의 크기 및 형상이 실험치와 매우 잘 일치하였으며, 따라서 제안된 해석방법은 플라즈마 절달공정의 해석에 유용하게 적용될 수 있 었다.
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.
The aim of the present study is to evaluate electrochemical corrosion characteristics of base metal and weldment of Al-Mg alloy in seawater solution. The specimen was 5mm thick 5083-H321 Al alloy plate which was butt-welded using gas metal arc welding (GMAW). To identify the types of inclusions in the weldment, the microstructural observation was performed along with Energy dispersive spectrometer (EDS) analysis. The anodic polarization experiments were performed to evaluate the corrosion characteristics. After the anodic polarization test, the corroded surface was observed by SEM(scanning electron microscope) and EDS. The result of the analysis revealed a large number of voids in the weldment, especially coarse grains and inclusions in the heat affected zone. The corrosion current density of the weldment was found to be approximately 13 times higher than that of the base metal, indicating lower corrosion resistance of the weldment due to the defects in the weldment and the heat affected zone.
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.
SM45C steel rods being used generally for power transmission shafts and machine components was selected and welded by Butt-GMAW(Gas Metal Arc Welding) method. An estimation of fatigue life was studied by constructing S-N curve. Fatigue strength of base metal zone showed higher values than one of weld zone in low cycles between $10^4$ and $10^6$cycles. However, significant decrease in fatigue strength of base metal was found around $10^6$cycles, which were almost same as one of heat affected zone. This decrease was attributed that initial residual stress of the steel rods distributed by drawing process was diminished by continually applied load, and resulted in softening of base metal. The fatigue limit of the weld zone was highest in the boundary between deposited metal zone and heat affected zone, and followed by in the order of deposited metal zone, base metal zone, and heat affected zone. Based on these results, it is revealed that the stress for safety design of machine components using SM45C butt-welded steel rods must be selected within the region of the lowest fatigue limit of heat affected zone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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