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.
Friction welding is a very useful joining process to weld metals which have axially symmetric cross section. In this paper, for the friction welding with tube-to-tube shape, the feasibility of industry application was determined using analyzing mechanical properties of weld and optimized welding variables was suggested. In order to accomplish this object, rotating speed, friction heating pressure, and friction heating time were selected as the major process variables and the experiment was performed in three levels of each parameter. Weld characteristic was investigated in terms of weld shape and metal loss, and 7mm of metal loss was regarded as the optimal metal loss. By tensile test, tensile strength and yielding strength was measured and fracture was occurred at base metal. In order to optimize the welding condition, fitness function was defined with respect to metal loss and yielding strength and the fitness values for each welding condition could be calculated in experimental range. Consequently, we set the optimal welding condition as the point which had maximum value of fitness function. As the result of this paper the optimal welding variables could be suggested as rotating speed was 1300 rpm, friction heating pressure was 15 MPa, and friction heating time was 10 sec.
Finite element analysis and welding experiments were performed to evaluate deformation aspect for Flux Cored Arc Welding(FCAW) and Electro Gas Welding(EGW). Numerical researches of FCAW and EGW were performed considering the difference of number of welding pass and welding direction to arc flow. To perform the numerical study of FCAW and EGW, number of welding pass and welding direction to arc flow were considered in the finite element model. FCAW process requires multi pass and its welding direction is vertical to welding torch. On the other hand, EGW process requires single pass and its welding direction is parallel to welding torch. The difference of welding direction and heat input was considered in the finite element analysis. In FCAW process, Goldak's double ellipsoidal heat input model was adopted. In the EGW process, Hemi-spherical power density distribution was adopted. In the results of experiment and finite element analysis, angular deformation of FCAW process is larger than that of EGW process.
마찰용접은 축 대칭 단면금속을 용접하는 매우 유용한 결합 과정이다. 본 논문에서는 굴삭기용 호스 니플의 관대관 마찰용접을 시행하여 수송산업 등에 적용 가능성을 제안하고 마찰용접 변수의 기계적 특성을 분석하여 최적화 조건을 결정하고자 하였다. 회전속도, 마찰가열압력 및 가열시간 등 주요 변수를 선정하고 각 매개변수의 세 가지 수준에서 실험을 수행하였다. 한편, 최적의 마찰용접조건을 비파괴적으로 도출하기 위하여 음향방출기법이 적용되었으며 카운터, 이벤트 및 파형과 주파수 스팩트럼 등의 AE 파라미터들을 이용하여 마찰용접시 발생하는 신호를 분석하고자 하였다. 인장시험 결과 최적의 용접 변수는 회전속도 1300 rpm, 마찰가열압력 15 MPa, 마찰가열시간 10초로 나타났으며, 이벤트는 마찰용접된 시험편의 인장강도를 추정하는데 유용한 파라미터가 되었다.
To enhance productivity and provide high quality production material in a GMA welding process, weld quality, productivity and cost reduction affects the number of process variables. In addition, a reliable welding process and conditions must be implemented to reduce weld structure failure. In various industries the welding process mathematical model is not fully formulated for the process parameter and on the welding conditions, therefore only partial variables can be predicted. The research investigates the interaction between the welding parameters (welding speed, distance between electrodes, and flow rate of shielding gas) and bead geometry for predicting the weld bead geometry (bead width, bead height). Taguchi techniques are applied to bead shape to develope curve equation for predicting the optimized process parameters and quality characteristics by analyzing the S/N ratio. The experimental results and measured error is within the range of 10% presenting satisfactory accuracy. The curve equation was developed in such a way that you can predict the bead geometry of constructed machinery that can be used for making tandem welding process.
Robotic GMA (Gas Metal Arc) welding process is one of widely acceptable metal joining process. The heat and mass inputs are coupled and transferred by the weld arc to the molten weld pool and by the molten metal that is being transferred to the weld pool. The amount and distribution of the input energy are basically controlled by the obvious and careful choices of welding process parameters in order to accomplish the optimal bead geometry and the desired quality of the weldment. To make effective use of automated and robotic GMA welding, it is imperative to predict online faults for bead geometry and welding quality with respect to welding parameters, applicable to all welding positions and covering a wide range of material thickness. MD (Mahalanobis Distance) technique was employed for investigating and modeling the GMA welding process and significance test techniques were applied for the interpretation of the experimental data. To successfully accomplish this objective, two sets of experiment were performed with different welding parameters; the welded samples from SM 490A steel flats. First, a set of weldments without any faults were generated in a number of repeated sessions in order to be used as references. The experimental results of current and voltage waveforms were used to predict the magnitude of bead geometry and welding quality, and to establish the relationships between weld process parameters and online welding faults. Statistical models developed from experimental results which can be used to quantify the welding quality with respect to process parameters in order to achieve the desired bead geometry based on weld quality criteria.
This paper was described on investigation to prevent porosity in high speed MIG Welding of Al 6082-T6. Porosity measurement was carried out by using image analysis of micrographs with the help of an analysis software. The main parameter was arc length and torch progressive angle. The porosity ratio was increased as arc length was increased. The arc length was increased depending upon the output voltage. By proper selection of pulse waveform parameter, the stable arc of one pulse one drop was generated. The porosity ratio of optimum condition in one pulse one drop was lower than high voltage condition. When torch progressive angle was an angle of advance $10^{\circ}$, porosity ratio was minium.
In the present work, Taguchi method for electron beam welding(EBW) process in AISI 4130 steel plate has been adopted for investigating the contribution of effect of welding variables. $A L_8(2^7)$ orthogonal array is adopted to obtain the effect of adjustment parameters. The adjustment parameters consist of accelerating voltage, beam current, travel speed and focus currrent. And the quality features selected for the EBW process are bead width of weldment, reinforcement, penetration depth, undercut and area of weld metal. Variance analysis is performed in order to check the effect of adjustment parameters on EBW. The mechanical properties of electron beam welded joints for each heat treatment conditions are investigated in comparison with those of base metal, especially from the view point of tensile and impact properties.
The two objectives of this study were, first, to determine the optimal friction welding process parameters using finite element simulations and, second, to evaluate the mechanical properties of the friction welded zone for large piston rods in marine diesel engines. Since the diameters of the rod and its connecting part are very different, the manufacturing costs using friction welding are reduced compared to those using the forging process of a single piece. Modeling is a generally accepted method to significantly reduce the number of experimental trials needed when determining the optimal parameters. Therefore, because friction welding depends on many process parameters such as axial force, initial rotational speed and energy, amount of upset and working time, finite element simulations were performed. Then, friction welding experiments were carried out with the optimal process parameter conditions resulting from the simulations. The base material used in this investigation was AISI 4140 with a rod outer diameter of 280 mm and an inner diameter of 160 mm. In this study, various investigation methods, including microstructure characterization, hardness measurements and tensile and fatigue testing, were conducted in order to evaluate the mechanical properties of the friction welded zone.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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