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.
An interface system was developed to offer the welding capability to a robot controller which had not any embedded function for arc welding before, and also an arc sensor algorithm was proposed for weld seam tracking of the welding robot. For the interface system between the robot controller and welding equipments, data communication software and interface connections were composed. The interface system was mae to correspond welding condition, correction data, operation sequence and current status with the robot controller by mutual had shaking and digital signal transfer. Graphic user interface program developed under the environment of windows made it easy to monitor data communication and operation status, and to control welding and sensing sequence. Arc sensing algorithm proposed in this study to compensate torch position error was based on a fuzzy logic with the variables of current difference and current differenced change at torch weaving extremities. The developed interface system could be successfully implemented in between welding equipments and the robot controller, and showed normal status and exact function in data and signal communication between the systems. The whole robot welding system was then examined to verify its welding and seam tracking capabilities in horizontal fillet, vertical fillet, and 3-dimensional fillet weldment. The experiments revealed sound weld bead shapes and also good seam tracing results.
Generally, though we use the vision sensor or arc sensor in welding process, it is difficult to define the welding parameters which can be applied to the weld quality control. Especially, the important Parameters is Arc Voltage, Welding Current, Welding Speed in arc welding process and they affect the decision of weld bead shape, the stability of welding process and the decision of weld quality. Therefore, it is difficult to determine the unique relationship between the weld bead geometry and the combination of various welding condition. Due to the various difficulties as mentioned, we intend to use Fuzzy Logic and Neural Network to solve these problems. Therefore, the combination of Fuzzy Logic and Neural network has an effect on removing the weld defects, improving the weld quality and turning the desired weld bead shape. Finally, this system can be used under what kind of welding recess adequately and help us make an estimate of the weld bead shape and remove the weld defects.
The non-destructive Inspection of the fillet weldment has difficulties due to its geometrical complexity and uneasy access. The surface shear horizontal wave (SH-wave), however, has been successfully applied to the detection of cracks on the surface and sub-surface of the filet weldment heel part. The conventional ultrasonic inspection using the surface SH-wave is usually a contact method using piezoelectric transducer. Thus, it is not suitable for a field application because the reliability and repeatability of inspection are significantly affected by test conditions such as couplant, contact pressure and pre-process. In order to overcome this problem, a non-contact SH-wave inspection method using EMAT is propose. The experimental results with this non-contact method are compared with those with a conventional ultrasonic method in fillet weldment with slit type defects. It is shown that the non-contact inspection technique requires simple procedure and less time in the fillet weldment inspection.
There have been continuous efforts on automating welding processes. This automation process could be said to fall into two categories, weld seam tracking and weld quality evaluation. Recently, the attempts to achieve these two functions simultaneously are on the increase. For the study presented in this paper, a vision sensor is made, a vision system is constructed and using this, the 3 dimensional geometry of the bead is measured on-line. For the application as in welding, which is the characteristic of nonlinear process, a fuzzy controller is designed. And with this, an adaptive control system is proposed which acquires the bead height and the coordinates of the point on the bead along the horizontal fillet joint, performs seam tracking with those data, and also at the same time, controls the bead geometry to a uniform shape. A communication system, which enables the communication with the industrial robot, is designed to control the bead geometry and to track the weld seam. Experiments are made with varied offset angles from the pre-taught weld path, and they showed the adaptive system works favorable results.
Generally, welding gap is a serious factor of a falling-off in weld quality among various kind of weld defect. Welding gap is created between two work piece in GMAW(Gas Metal Arc Welding) of horizontal fillet weld because surface of workpiece is not flat by cutting process. In these days, there were many attempts to detect welding gap. though we prevalently use the vision sensor or arc sensor in welding process, it is difficult to detect welding gap for improvement of welding quality. But we have a trouble to find relationship between welding gap and many welding parameters due to non-linearity of welding process. As mentioned about the various difficult problem, we can detect welding gap precisely using neural networks which are able to model non-linear function. Also, this paper was proposed real-time monitoring of weld bead shape to find effect of welding gap and to estimate weld quality. Monitoring of weld bead shape examined the correlation of welding parameters with bead eometry using learning ability of neural networks. Finally, the developed system, welding gap detecting system and bead shape monitoring system, is expected to the successful capability of automation of welding process by result of simulation.
The shielded metal arc welding (SMAW) by AC power source was performed to evaluate the arc stability by arc monitoring and analysing. In this study, the arc stability index was evaluated quantitatively by using he coefficient of resistance variation for welding time. This coefficient was obtained for the long time (20sec.) by analysing the waveforms of welding current, voltage and resistance. The coefficient was applied to indicate numerically the variation level of arc length and the degree of arc extinction. Using the coefficient of resistance variation in practical welding, the arc stability of the high titanium oxide electrode (KS E4313) turned out to be better than that of the low hydrogen electrode (KS E4316). In evaluating the skill level of welders by the coefficient, the horizontal fillet weaving welding became clear to be very discriminating because the higher level welder could weave in keeping constant arc length, but the lower level welder showed the characteristics of weaving with the unstable arc length. And it was confirmed that the welding defects as blow holes was formed when the arc stability index were high.
현재 조선 산업의 대형 블록제작 용접공정에서 용접용 캐리지(Carriage)를 이용한 반자동 용접 방법이 많이 사용되고 있다. 여기서의 캐리지는 수평 필렛 용접에서 용접 토치를 이송해 주는 장치이지만, 로봇 용접방법처럼 용접선을 추적하는 기능이 없어 곡선용접에는 사용이 불가능하며, 단순히 직선용접에만 사용할 수 있다. 또, 용접선을 추적하는 기능이 없기 때문에 직선용접에서도 용접오류가 자주 발생하여 이를 수정하는데 많은 시간과 비용이 소요되고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 사용하고 있는 캐리지에 스트레인 게이지를 이용한 용접선 추적 센서와 80C196KC 마이크로컨트롤러를 추가 설치하여 직선 및 곡선용접에서 용접선을 자동으로 추적할 수 있는 시스템을 개발하여 사선 모형 및 컨테이너 박스 모형 용접선을 제작하여 추적현상에 대해 고찰하여 보았다.
There have been continuous efforts to automate welding processes. This automation process could be said to fall into two categories, weld seam tracking and weld quality evaluation. Recently, the attempts to achieve these two functions simultaneously are on the increase. For the study presented in this paper, a vision sensor is made, and using this, the 3 dimensional geometry of the bead is measured in real time. For the application in welding, which is the characteristic of nonlinear process, a fuzzy controller is designed. And with this, an adaptive control system is proposed which acquires the bead height and the coordinates of the point on the bead along the horizontal fillet joint, performs seam tracking with those data, and also at the same time, controls the bead geometry to a uniform shape. A communication system, which enables the communication with the industrial robot, is designed to control the bead geometry and to track the weld seam. Experiments are made with varied offset angles from the pre-taught weld path, and they showed the adaptive system works favorable results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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