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.
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 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.
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.
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.
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.
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 process adequately and help us make an estimate of the weld bead shape and remove the weld defects.
Laser welding has superior characteristic such as low distortion, high welding speed, easy automation and real time control. But it is easy to occur weld defects such as porosity, crater, humping bead in the area of welding start and end. These weld defects can be suppressed by applying the wave shape control. In this study CW fiber laser was used for welding of $0.5mm^t$ pure titanium. Penetration properties were evaluated with the time of slope up and down. After then the bead shape was observed, and the maximum depth and the area of crater were measured. The bead shape of welding start area changed to be sharp with increase of slope up time and non-weld area of welding start increased. The crater and humping bead were suppressed with slope down time. The cooling rate of crater area was understood through measure of the hardness. Also, The distribution tendency of alloying elements was observed by EPMA and EDS. When wave shape control didn't applied to weld, the hardness of end weld increased due to rapid cooling rate and the hardness of rear part in the crater was higher than that of fore part. On the other hand, when the wave shape control was used for end weld, the increase of hardness in the end weld couldn't be found due to gradual cooling rate.
Burr grinding, Tungsten Inert Gas (TIG) dressing, ultrasonic impact treatment, and peening are used to improve fatigue life in steel structures. These methods improve the fatigue life of weld joints by hardening the weld toe, by improving the bead shape, and by creating the compressive residual stress. In this study, a new post-weld treatment method improving the weld bead shape and metal structure at the welding zone using Friction Stir Processing (FSP), a welding process, is proposed to enhance fatigue life. For that, a pin-shaped tool and processing condition employing Friction Stir Processing (FSP) is established through experiments. Experimental results revealed that fatigue life is improved by around 50% compared to as-welded fatigue specimens by reducing the stress concentration at the weld toe and by generating a metal structure finer than that of flux-cored arc welding (FCAW).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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