The sensors employed in the robotic are welding system must detect the changes in weld characteristics and produce the output that is in some way related to the change being detected. Such adaptive systems, which synchronise the robot arm and eyes using a primitive brain will form the basis for the development of robotic GMA(Gas Metal Arc) welding which increasingly higher levels of artificial intelligence. The objective of this paper is to realize the mapping characteristics of bead height through learning. After learning, the neural estimation can estimate the bead height desired from the learning mapping characteristic. The design parameters of the neural network estimator(the number of hidden layers and the number of nodes in a layer) are chosen from an estimation error analysis. A series of bead of bead-on-plate GMA welding experiments was carried out in order to verify the performance of the neural network estimator. The experimental results show that the proposed neural network estimator can predict the bead height with reasonable accuracy and guarantee the uniform weld quality.
Quantitative evaluation was performed on the microstructure of flux-cored arc(FCA) weld metal using a method blown as IIW scheme. It was mainly intended to figure out any practical difficulties in applying this method and also to provide the consumable makers with basic guide line in developing FCA welding consumables far better properties. Assessment of the experimental results showed IIW scheme was quite reliable in the low heat input range where the acicular ferrite was a major constituent. However, in the high heat input range, some scatter was noticed as the other phases like grain boundary ferrite and Widmansttaten ferrite become dominant. It implies that the accuracy of IIW scheme depends on the faction of microstructural constituents and it become worse as the fraction of latter two phases increases. This tendency was discussed in terms of the characteristics of those two phases. In addition, base line microstructure of rutile type FCA weld metal was addressed for developing new FCA welding consumables intended for higher heat input welding.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.6
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pp.89-97
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2022
Ultrasonic metal welding has been widely used for joining lithium-ion battery tabs. Weld quality monitoring has been an important issue in lithium-ion battery manufacturing. This study focuses on the weld quality monitoring in ultrasonic metal welding with the longitudinal-torsional vibration mode horn developed newly. As the quality of ultrasonic welding depends on welding parameters like pressure, time, and amplitude, the suitable values of these parameters were selected for experimentation. The welds were tested via tensile testing machine and weld strengths were investigated. The dataset collected for performance test was used to train the multi-layer perceptron neural network. The three layer neural network was used for the study and the optimum number of neurons in the first and second hidden layers were selected based on performances of each models. The best models were selected for the horn and then tested to see their performances on an unseen dataset. The neural network models for the longitudinal-torsional mode horn attained test accuracy of 90%. This result implies that proposed models has potential for the weld quality monitoring.
On this research, laser welding technology for manufacturing automobile body is studied. Laser welding technology is one of the important technologies used in the manufacturing of lighter, safer automotive bodies at a high level of productivity; the leading automotive manufacturers have replaced spot welding with laser welding in the process of car body assembly. Korean auto manufacturers are developing and applying the laser welding technology using a high output power Nd:YAG laser and a 6-axes industrial robot. On the other hand, the robot-based remote laser welding system was equipped with a long focal laser scanner system in robotic end effect. Laser system, robot system, and scanner system are used for realizing the high speed laser welding system. The remote laser welding system and industrial robotic system are used to consist of robot-based remote laser welding system. The robot-based remote laser welding system is flexible and able to improve laser welding speed compared with traditional welding as spot welding and laser welding. The robot-based remote laser systems used in this study were Trumpf's 4kW Nd:YAG laser (HL4006D) and IPG's 1.6kW Fiber laser (YLR-1600), while the robot systems were of ABB's IRB6400R (payload:120kg) and Hyundai Heavy Industry's HX130-02 (payload:130kg). In addition, a study of quality evaluation and monitoring technology for the remote laser welding was conducted. The welding joints of steel plate and steel plate coated with zinc were butt and lapped joints. The quality testing of the laser welding was conducted by observing the shape of the beads on the plate and the cross-section of the welded parts, analyzing the results of mechanical tension test, and monitoring the plasma intensity and temperature by using UV and IR detectors. Over the past years, Trumf's 4kW Nd:YAG laser and ABB's IRB6400R robot system was used. Nowadays, the new laser source, robot and laser scanner system are used to increase the processing speed and to improve the efficiency of processes. This paper proposes the robot-based remote laser welding system as a means of resolving the limited welding speed and accuracy of conventional laser welding systems.
Kim, Yong Rae;Yan, Jieshen;Song, Gyu Yeong;Kim, Jae-Woong
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.1
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pp.49-55
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2017
Welding deformation is a permanent deformation that is caused in structures by welding heat. Welding distortion is the primary cause of reduced productivity, due to welded structural strength degradation, low dimensional accuracy, and appearance. As a result, research and numerous experiments are being carried out to control welding deformation. The aim of this study is to analyze the mechanism of longitudinal bending deformation due to welding. Welding experiments and numerical analyses were performed for this study. The welding experiments were performed on 4 mm and 8.5 mm thickness steel plates, and the numerical analysis was conducted on the welding deformation using the FE software MSC.marc.
In this paper, we propose the Tangible Virtual Reality Representation Method to using haptic device and feature to morphology of created bead from Flux Cored Arc Welding. The virtual reality was started to rising for reduce to consumable materials and welding training risk. And, we will expected maximize virtual reality from virtual welding training. In this paper proposed method is get the database to changing the input factor such as work angle, travelling angle, speed, CTWD. And, it is visualization to bead from extract to optimal morphological feature information to using the Neural Network algorithm. The database was building without error to extract data from automatic robot welder. Also, the Neural Network algorithm was set a dataset of the highest accuracy from verification process in many times. The bead was created in virtual reality from extract to morphological feature information. We were implementation to final shape of bead and overlapped in process by time to using bead generation algorithm and calibration algorithm for generate to same bead shape to real database in process of generating bead. The best advantage of virtual welding training, it can be get the many data to training evaluation. In this paper, we were representation bead to similar shape from generated bead to Flux Cored Arc Welding. Therefore, we were reduce the gap to virtual welding training and real welding training. In addition, we were confirmed be able to maximize the performance of education from more effective evaluation system.
Lots of research works have been done to improve the accuracy of the hole drilling method to measure residual stress by many investigators. In this study, first, size effect of specimen was analyzed based on the solution of hole in a strip under tension. If the ratio of hole diameter tothe strip width is less than 0.2, the stress distribution around hold may be given from the solution of hole in an infinite plate. Second, the residual stress above $0.6{\sigma}_y$(yield stress) may be measured less than the actual stress by 10-15 percent. Third, eccentricity of hole relative to the rosette center effects on the accuracy of residual stress measurements by 10 percent. The error due to eccentricity of hole can be corrected by the iteration method or the direct method.
This paper is concerned with the simulator's ability to estimate deformation due to welding of panel blocks. An efficient computer program system has been developed which can be applied both to estimation of weld-induced deformation, under the given welding conditions, and to reflection of effect when methods for deformation control of are applied. This paper briefly describes the background of the present simulator and shows some results applying the simulator to the estimation of weld-induced deformation. In addition, the results when methods for deformation control are applied are also included.
The accuracy of the finite element method depends upon the mesh that is used in the analysis. The temperature around the arc is higher than the melting point of the materials, and it drops sharply in the regions just away from the arc. This requires an extremely fine mesh in the confined high temperature region to predict the temperature accurately in that region. But the computational time increases with the fineness of mesh. Since fine mesh is required only around the arc source, adaptivity of the input mesh according to the position of the arc source is efficient. The remeshing technique gives a fine mesh in the high temperature region around the arc and a coarse mesh in other region at any time step. With this it is possible to achieve desired accuracy with less computation time. In this study a transient adaptive mesh, remeshing technique, is developed and calculated temperature for a sample problem.
The conventional way of molten nugget size measurement in welding process have utilized the metal-microscope by examining the micro sectioned weld specimen after micro-etching procedure. This paper proposes a new method for exact measurement of molten nugget size with the aid of the digital image processing unit and some developed software. This method proved to be convenient and precise in that resulting resolution and accuracy are as good as that of the conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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