용접공정 해석을 위한 접근방법중에서 우선적으로 결정해야할 사항으로는 비선형적인 요소와 복잡한 물리현상들을 실제적으로 해석하기위한 측정변수의 선정과 이러한 변수를 사용하여 물리적인 현상을 적절히 표현할 수 있는 알고리즘의 개발 등 을 들 수 있다. 최근까지의 연구결과를 바탕으로 해서 측정변수들의 예를 들면 용접 전류(welding current), 아크전압(arc voltage), 음향신호(acoustic signal), 아크 광(arc light) 그리고 온도(temperature)등이 있다. 용접공정을 분석하기 위한 알고 리즘으로는 확률론적 접근(statistical approach), 다양한 실험치를 이용한 인공지능 적 접근(artificial intelligence approach) 그리고 경험치를 바탕으로 인덱스(index) 을 선정하여 이를 직접 사용하는 방법 및 인공지능과 결합된 형태를 이용하는 방법등 이 있다. 또한 용접공정의 특성을 분석하기 위해서는 크게 금속이행모드(metal transfer mode), 아크의 안정성(arc stability) 그리고 용접품질(weld quality) 등을 판별할 수 있는 알고리즘의 개발이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 용접공정 분석과 관련된 최근까지의 연구동향 및 용접신호의 특성을 좀더 심도있게 분석하기 위해 구축해야 할 필수 요건 등을 소개하고자 하며 이를 사용자가 손쉽게 이용할 수 있는 사용자 인터페이스 프로그램을 개괄적으로 설명하고자 한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권10호
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pp.1190-1199
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2014
As a considerable, experimental approach, an autocarriage type of $CO_2$ welding machine and a MIG(metal inert gas) welding robot in the inert gas atmosphere were utilized in order to realize Al 5083 welding to hull and relevant components of green leisure ships. This study aims at investigating the effect of welding conditions(current, voltage, welding speed, etc.) on thermal deformation that occurs as welding operation and tensile characteristics after welding, by using Al 5083, nonferrous material, applied to manufacturing of eco-environmental leisure ships. With respect to welding condition to minimize the thermal deformation, 150 A and 16 V at the wire-feed rate of 6 mm/sec were acquired in the process of welding Al 5083 through an auto carriage type of $CO_2$ welding feeder. As to tensile characteristics of Al 5083 welding through a MIG welding robot, most of tensile specimens showed the fracture behavior on HAZ(heat affected zone) located at the area joined with weld metal, except for some cases. Especially, for the case of the Al specimen with 5 mm thickness, 284.62 MPa of tensile strength and 11.41 % of elongation were obtained as an actual allowable tensile stress-strain value. Mostly, after acquiring the optimum welding condition, the relevant welding data and technical requirements might be provided for actual welding operation site and welding procedure specification (WPS).
The purpose of this study is to develop an optimal model, using existing models, that is able to estimate the amount of spatter utilizing artificial neural network in the short circuit transfer mode of gas metal arc (GMA) welding. The amount of spatter generated during welding can become a barometer which represents the process stability of metal transfer in GMA welding, and it depends on some factors which constitute a periodic waveforms of welding current and arc voltage in short circuit GMA welding. So, the 12 factors, which could express the characteristics for the waveforms, and the amount of spatter are used as input and output variables of the neural network, respectively. Two neural network models to estimate the amount of spatter are proposed: A neural network model, where arc extinction is not considered, and a combined neural network model where it is considered. In order to reduce the calculation time it take to produce an output, the input vector and hidden layers for each model are optimized using the correlation coefficients between each factor and the amount of spattcr. The est~mation performance of each optimized model to the amount of spatter IS assessed and compared to the est~mation performance of the model proposed by Kang. Also, through the evaluation for the estimation performance of each optimized model, it is shown that the combined neural network model can almost perfectly predict the amount of spatter.
In this research paper, suggest method of generate same bead as an actual measurement data in virtual welding conditions, exploit morphology information of the bead that acquired through robot welding. It has many multiple risk factors to Beginners welding training, by we make possible to train welding in virtual reality, we can reduce welding training risk and welding material to exploit bead visualization algorithm that we suggest so it will be expected to achieve educational, environmental and economical effect. The proposed method is acquire data to each case performing robot welding by set the voltage, current, working angle, process angle, speed and arc length of welding condition value. As Welding condition value is most important thing in decide bead form, we would selected one of baseline each item and then acquired metal followed another factors change. Welding type is FCAW, SMAW and TIG. When welding trainee perform the training, it's difficult to save all of changed information into database likewise working angle, process angle, speed and arc length. So not saving data into database are applying the method to infer the form of bead using a neural network algorithm. The way of bead's visualization is applying the spline algorithm. To accurately represent Morphological information of the bead, requires much of morphological information, so it can occur problem to save into database that is why we using the spline algorithm. By applying the spline algorithm, it can make simplified data and generate accurate bead shape. Through the research paper, the shape of bead generated by the virtual reality was able to improve the accuracy when compared using the form of bead generated by the robot welding to using the morphological information of the bead generated through the robot welding. By express the accurate shape of bead and so can reduce the difference of the actual welding training and virtual welding, it was confirmed that it can be performed safety and high effective virtual welding education.
As a considerable, experimental approach, an Auto-carriage type of $CO_2$ welding machine and a MIG(Metal Inert Gas) welding robot under inert gas atmosphere were utilized in order to realize Al 5083 welding applied to hull and relevant components of green Al leisure ships. This study aims at investigating the effect of welding conditions(current, voltage, welding speed, etc) on thermal deformation that occurs as welding operation and tensile characteristics after welding, by using Al 5083, non-ferrous material, applied to manufacturing of co-environmental Al leisure ships. With respect to welding condition to minimize the thermal deformation, 150A and 16V at the wire-feed rate of 6mm/sec were acquired in the process of welding Al 5083 through an auto carriage type of $CO_2$ welding feeder. As to tensile characteristics of Al 5083 welding through a MIG welding robot, most of tensile specimens showed the fracture behavior on HAZ(Heat Affected Zone) located at the area joined with weld metal, except for some cases. Especially, for the case of the Al specimen with 5mm thickness, 284.62MPa of tensile strength and 11.41% of elongation were obtained as an actual allowable tensile stress-strain value. Mostly, after acquiring the optimum welding condition, the relevant welding data and technical requirements might be provided for actual welding operation site and welding procedure specification(WPS).
In general, the quality of a welding process tends to vary with depending on the work environment or external disturbances. Hence, in order to achieve the desirable quality of welding, we should have the optimal welding condition that is not significantly affected by these changes in the environment or external disturbances. In this study, we used a dual response surface method in consideration of both the mean output variables and the standard deviation in order to optimize the V-groove arc welding process. The input variables for GMA welding process with the dual response surface are welding voltage, welding current and welding speed. The output variables are the welding quality function using the shape factor of bead geometry. First, we performed welding experiment on the interested area according to the central composite design. From the results obtained, we derived the regression model on the mean and standard deviation between the input and output variables of the welding process and then obtained the dual response surface. Finally, using the grid search method, we obtained the input variables that minimize the object function which led to the optimal V-groove arc 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.
본 연구에서는 크레이터의 전류, 전압, 가스 제어, 와이어 피더 구동, 정전압 출력 제어, 고주파 제어, 정전류 제어, 및 아크 용접 제어 등을 스마트 폰을 이용하여 다기능 용접기를 쉽게 제어할 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안 시스템을 사용하는 경우 90% 정도가 다기능 용접기를 이용하는데 용이하다는 결과를 얻었다. 10%는 있으면 좋겠지만 필요 없다는 대답과 "용이하다"라고 응답한 대상자 90%중 30% 정도는 용접기를 사용하면서 사용 연령층에 따라서 스마트 폰 활용이 "매우 어렵다"라고 응답한 경우도 조사되었다. 그러나 스마튼 폰 이용은 점진적으로 사용자의 연령층이 낮아질수록 효과적임을 알 수 있다.
Dynamic behaviors of the GMAW system are simulated using the short-circuit transfer model and the characteristic equations fir the power supply, wire system and arc. The conventional wire equation, which relates the rate change of the wire extension to the wire feed rate and melting rate, is modified to include effects of the molten drop attached at the wire tip. The modified wire equation describes behaviors of the GMAW system more precisely and provides information about the initial bridge volume for short-circuit transfer. The proposed short-circuit model predicts the variation of parameters such as the current, voltage, short-circuit frequency and time considering the effects of the surface tension and electromagnetic force due to current. The calculated results are in broad agreements with the experimental results under the argon shielding condition.
A new zero voltage and zero current switching(ZVZCS) full bridge DC-DC converter with transformer isolation is proposed for arc welding machines. The proposed DC-DC converter uses an auxiliary transformer to obtain ZCS for leading leg, which provides load current control capability even in short circuit condition. The auxiliary circuit also operates in ZVZCS mode. The power rating of the auxiliary transformer is about 10% of the main transformer. The operation is verified by experiments for 12[KW] prototype.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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