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.
Automatic weld bead removal system is consisted of bead removal tool, bead profile measurement system and tool motion control system. In this paper, design of weld bead profile measurement system which is used for automatic weld bead removal system is described. The system measures the weld bead position, normal vector of the auto-body and weld bead profile. The optical sensor with structured laser beam is used as a sensor and comparison of the sensor that can be used for this purpose is discussed in detail. The measurement process and the related software developed for this purpose are also described. A median filter, average filter and long line filters are used and their effects in bead profile measurement are discussed. The measurement system is integrated into automatic bead removal system and is used to remove weld bead in rear pillar of automotive body. The whole system operates well in automotive body assembly line and thus the system is proved to be good for this purpose.
Positioning the workpiece accurately and preventing the weld distortion, tack welding is often performed before main welding in the construction of welded structures. The weld bead size of the tack weld is determined according to the workpiece thickness, weld length, weld joint type etc. However, this tack weld deteriorates the final weld bead profile, so that the grinding process is usually adopted for the uniform weld bead profile. In this study, an experimental method for the selection of optimal welding condition was proposed in the fillet weld which was done over the tack weld. This method uses the response surface analysis in which the leg length and the reinforcement height of weld bead were chosen as the quality variables of weld bead profile. The overall desirability function, which was combined desirability function for the two quality variables, was used as the objective function for getting the optimal welding condition. From the result, it was revealed that a uniform weld bead can be obtained by adopting the optimal welding condition which was determined according to the method proposed.
Weld bead shape is an important measure for evaluation of weld quality. Many welding parameters have influence on the weld bead shape. The quantitative relationship between welding parameters and bead shape, however, is not determined yet because of their high complexity and many unknown factors. Fuzzy expert system is an advanced expert system which uses fuzzy rules and approximate reasoning. It is a vert useful tool for welding technology because is can process rationally the uncertain and inexact information such as the welding information. In this paper, the empirical and the qualitative relationship between welding parameters and bead shape are analyzed and represented by fuzzy rules. They are converted to the quantitative relationship by use of approximate reasoning of fuzzy expert system. Weld bead shape is estimated from the welding parameters using fuzzy expert system. The result of comparison between measured values of weld bead by welding experiments and the estimates values by fuzzy expert system shows a good consistancy.
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 horizontal filet welding is prevalently used in heavy and ship building industries to join the parts. The phenomena occurring in the horizonal fillet welding process are very complex and highly non-linear, so that its analysis is relatively difficult. Furthermore, various kinds of weld defect such as undercut, overlap, porosity. excess weld metal and incomplete penetration can be induced due to improper welding conditions. Among these defects, undercut, overlap and excess weld metal appear frequently in horizontal filet welding. To achieve a satisfactory weld bead geometry without weld defects, it is necessary to study the effect of welding conditions in the weld bead geometry. For analyzing the weld bead geometry with and without weld defects in horizontal fillet welding, a mathematical model was proposed in conjunction with a two-dimensional heat flow analysis adopted for computing the melting tone in . base metal. The reliability of the proposed model was evaluated through experiments. which showed that the proposed model was very effective for predicting the weld bead shape with or without weld defects in horizontal fillet welding.
This study investigates the fatigue lift estimation of butt weld specimen for the railway vehicle by examining butt weld bead profiles. The butt weld beads, which are welded by semi-robot method, have non-uniform bead profiles described by $\theta$, p and h. The stress concentration factors, K$\_$t/, are changed by different $\theta$, p and h from 1.395 to 2.863. Hence, the sensitivity of K$\_$k/ is changed by each $\theta$, p and h. As $\theta$ becomes lower and p and h become higher, K$\_$t/ increases. The fatigue life can be estimated very closely for the AAY specimens without residual stress using only butt weld bead profiles. But, for the AAN specimens with residual stress, the fatigue life must be estimated by considering both the weld bead profiles and the residual stress data.
The high-speed rotating arc process forms a flat bead surface with decreased penetration depth because the molten droplets are deflected by centrifugal force. Therefore the rotating arc welding for horizontal fillet welding increases the leg length with the increase of rotation frequency and prevents the deflection of weld bead and overlap. In this study, the relationship between the welding parameters and the weld bead shape - leg length and undercut - are investigated experimentally. Consequently, the weld quality could be improved by rotating arc welding, and sound weld bead was achieved when applied to horizontal fillet welding with 4mm gap by avoiding the undercut which is inevitable for the conventional GMA welding methods.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.3
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pp.81-87
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2007
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.
The control of the weld bead shape is important in laser welding of the small parts. The effects of laser welding parameters on the weld bead shape in the pulsed Nd:YAG laser welding of STS 304L material were investigated. Shielding gas type, flow rate, pumping voltage, pulse frequency, pulse width, focal position and overlap distance were selected as laser welding parameters. Experiments were designed and conducted using the Taguchi method which was a statistical experimental method. The weld bead width, penetration, area and aspect ratio were measured and analysed as the weld bead shape properties and the welding parameters were optimized to maximize the weld aspect ratio. Weld aspect ratio were greatly affected by the pulse width, pumping voltage and pulse frequency, and somewhat by the overlap distance, and little by the shielding gas type, flow rate and focal position. A confirmation experiment were conducted using the optimized welding parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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