Arc pressure is one of important factors in understanding physical arc phenomena. Especially it affects on the penetration, size and shape of TIG welding. Some researches were reported on the effect of arc pressure in low and middle current region. But there are not any research in high current region. The purpose of this study is to investigate the arc pressure distribution with mixing ratio of shield gas such as Ar and He gases. A Cu block with water cooling was specifically designed and used as an anode electrode in order to measure the arc pressure in high current region. Then, the arc pressure distribution was measured with change in welding current and mixing ratio of shield gases. The arc force was obtained by numerically integrating the measured results. As the results, it was shown that the arc pressure was concentrated at the central part of the arc in middle and high current regions when a pure Ar gas was used. In case of Ar + He mixing gas, the arc pressure was much lower than that of pure Ar gas. In addition, it was widely distributed to radial direction.
A laser beam welding and an electric arc welding were combined, and the positive points of each welding method are drawn such as high speed, low thermal load, deep penetration, and high productivity. The fiber laser-MIG conjugated welding. namely the hybrid welding has been studied mainly for the automation industry of a pipeline welding. In this study, the MIG welding was combined with a fiber laser welding to make up the hybrid welding. The weld shapes, microstructures and mechanical properties for weld zones after the hybrid welding or only fiber laser welding were investigated on the 700 MPa grade Ultra Fine Grained(UFG) high strength steel. The amount of acicular ferrite in weld metals and HAZ(heat affected zone) was observed larger after hybrid welding compared with after only laser welding. The Vickers hardness of the top area of the fusion zone after fiber laser welding was higher compared with after hybrid welding.
The welding technology must fit to the purpose of each construction. The includes a careful understanding of demands, the adapted materials and their behaviour subjected to welding. The manufacturing is very essential too. The education of welding and control personnel will change. The integration of robotics, sensing and automation in the production makes the role of personnel and their responsibility very different. The paper tries to give the state of the art and an estimation for this and possibly the next decade(Fig. 1)
Laser welding is suitable for welding to the aluminum alloy sheet. In order to apply the aluminum laser welding to production line, parameters should be optimized. In this study, the optimal welding condition was searched through the genetic algorithm in laser welding of AA5182 sheet with AA5356 filler wire. Second-order polynomial regression model to estimate the tensile strength model was developed using the laser power, welding speed and wire feed rate. Fitness function for showing the performance index was defined using the tensile strength, wire feed rate and welding speed which represent the weldability, product cost and productivity, respectively. The genetic algorithm searched the optimal welding condition that the wire feed rate was 2.7 m/min, the laser power was 4 kW and the welding speed was 7.95 m/min. At this welding condition, fitness function value was 137.1 and the estimated tensile strength was 282.2 $N/mm^2$.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.596-599
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2004
The robotic $CO_2$ welding is a manufacturing process to produce high quality joints for metal and it could provide a capability of full automation to enhance productivity. Despite the widespread use in the various manufacturing industries, the full automation of the robotic $CO_2$ welding has not yet been achieved partly because the mathematical model for the process parameters of a given welding task is not fully understood and quantified. Several mathematical models to control welding quality, productivity, microstructure and weld properties in arc welding processes have been studied. However, it is not an easy task to apply them to the various practical situations because the relationship between the process parameters and the bead geometry is non-linear and also they are usually dependent on the specific experimental results. Practically, it is difficult, but important to know how to establish a mathematical model that can predict the result of the actual welding process and how to select the optimum welding condition under a certain constraint. In this research, an attempt has been made to develop an intelligent algorithm to predict the weld geometry (top-bead width, top-bead height, back-bead width and back-bead height) as a function of key process parameters in the robotic $CO_2$welding. To achieve this above objective, Taguchi method was employed using five different process parameters (tip gap, gas flow rate, welding speed, arc current, welding voltage) as a guide for optimization of process parameters.
In welding, there is much dangerous element. Workers who are exposed to working field of welding may be infected with industrial diseases. To solve these problems, many studies has been carried out. It is a good method to make welding automation in the distance and internet makes it possible. If internet is used, welding can be carried out without the limitation of time and place. On this study, welding by using internet is studied. By using internet, computer which has interface with welding machine is connected to computer in the distance and welding is carried out with the signal of computer in the distance. Basically the connection of computers is made by two program-Server and client windows program-which have functions which are needed for control of XYZ table and welding machine. Through these program, the motion of welding torch which was mounted on XYZ table, the starting and ending of welding is controlled and monitored with a camera. Also, signal-welding current and arc voltage-is measured and displayed.
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.
Welding using lasers can be mass-produced in high speed. In the laser welding, performing real-time monitoring system of the welding quality is very important in enhancing the efficiency of welding. In this study, the plasma and molten metal which are generated during laser welding were measured using the UV sensor and IR sensors. The results of laser welding were classified into five categories such as optimal heat input, little low heat input, low heat input, partial joining due to gap mismatch, and nozzle deviation. Also, a system was formulated which uses the measured signals with a fuzzy pattern recognition method which is used to perform real-time evaluation of the welding quality and the defects which can occur in laser welding.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.719-723
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1997
The welding automation in ship manufacturing process,especially in the sub-assembly line is considered to be a difficult job because the welding part is too huge, various, unstructured for a welding robot to weld fully automatically. The weld orocess at the sub-assembly line for ship manufacturing is to joint the various stiffener on the base panel. In order to realize automatic robot weld in sub-assembly line, robot have to equip with the sensing system to recognize the position of the parts. In this research,we developed a vision system to detect the position of base panle for sub-assembly line is shipbuilding process. The vision system is composed of one CCD camera attached on the base of robot, 2-500W halogen lamps for active illumination. In the image processing algorithm,the base panel is represented by two set of lines located at its two corner through hough transform. However, the various noise line caused by highlight,scratches and stiffener,roller in conveyor, and so on is contained in the captured image, this nosie can be eliminated by region segmentation and threshold in hough transform domain. The matching process to recognize the position of weld panel is executed by finding patterns in the Hough transformed domain. The sets of experiments performed in the sub-assembly line show the effectiveness of the proposed algorithm.
당사에서는 1984년 아크용접 로봇을 자체 개발한 이래 용접로보트의 응용에 많은 노력을 기울여 왔고 또한 많은 납품 실적을 가지고 있으나, 고객측의 다양한 요구를 만족시키고 하이테크 기 술흡수를 위하여 1988년 12월에 일본의 FANUC사와 기술제휴를 하게 되었다. 그 대상기종으로서 아크용접 분야에서는 ARC Mate, ARC Mate Sr.를 전략기종으로 선정하여 국산화 생산을 실 시하고 있다. 본고에서는 상기의 아크용접 로봇에 대한 특징, 용접가능, 용접을 위한 센서를 중 심으로 소개키로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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