가볍고 강도가 높은 이유로 부품의 경량화가 요구되는 분야에 급속하게 이용되고 있는 알루미늄의 아크용접에 관한 연구로써, 기존 알루미늄의 아크용접 방법-TIG, MIG-에 비하여 속도가 빠르고, 보다 얇은 박판에 용접이 가능한 용접 방식에 대한 연구 결과이다. 용접전류를 펄스 형태의 인가하여 줌으로써 1펄스 1용적이행이 가능하였고, 용접전류의 극성을 주기적으로 교번하여 용적의 입열량 차이를 이용하여 용입의 깊이를 제어하는 알고리즘을 적용하였고 그 상관관계를 증명하였다. 본 연구에서는 DSP 320C32를 이용한 풀 디지탈 제어방식의 10kw 펄스MIG용 접전원장치를 제작하였고, 120cm/분의 용접속도로 1.2mm의 알루미늄 박판에 극성비 0∼40%의 변화한 용접 결과에 대하여 용접외관 및 단면에 대한 결과를 검토하였다.
A three-leg inverter-type isolated DC-DC Converter that can use 220 and 440 V grid input voltages is introduced. The secondary circuit structure of the proposed topology is center-tap, which is the same as the conventional phase-shifted full-bridge converter. However, the primary circuit structure is composed of a three-leg inverter structure and a transformer, in which two primary windings are connected in series. The proposed circuit structure has a wider input voltage range than the conventional phase-shifted full-bridge converter, and the circulating-current on the primary-side is reduced. In addition, the voltage stress at the secondary rectifier is greatly improved, and high efficiency can be achieved at a high input voltage by removing the snubber circuit added to the conventional converter. Prototype converters with input DC of 311 V, output of 622 V, and 50 V and 6 kW class specifications were designed and manufactured to verify the validity of the proposed topology; the experimental results are presented.
현재 산업현장에서 활용하는 용접용 로봇은 대부분 오프라인(off-line)으로 작업을 수행하고 있어 생산성과 용접 품질 향상에 그 기능을 충분하게 발휘하지 못하는 실정이다. 현재에는 용접 품질 향상을 위하여 용접 매카니즘이 많이 연구되어 많은 수학적인 해석과 물리적인 해석방법을 도입하여 비선형적인 용접 메카니즘을 연구하고 있다. 이러한 여러 가지 비선형적인 문제와 해석상의 어려움에도 불구하고 용접의 결함을 보완하기 위해 보다 정확한 용접데이터를 생성하기 위하여 고감도의 센서를 도입하여 신호처리 하고 있으며, 이를 이용하여 용접시스템에 포함시키는 피드백제어시스템(feed-back control system)을 구성하여 용접선 추적 및 용접 비드(bead) 형상제어에 응용하고 있다. 또한, 최근에는 인공지능제어기술이 발달되어 인간의 학습능력과 의사결정능력을 대신하는 신경회로망(neural network)과 퍼지이론(fuzzy logic)을 도입하여 용접기술을 개발하고 발전시키고 있다. 본 연구에서는 신경회로망이론을 이용하여 실시간으로 용접시스템을 모니터링하고 퍼지제어기에 의하여 용접결함을 보정하는 지능시스템을 개발방법을 제시하고자 한다.
This study was performed to evaluate basic characteristics of electron beam weldability for high strength aluminum alloys. The aluminum alloys used were A5083 and A6N01, and A7N01. The principal welding process parameters, such as accelerating voltage, beam current, welding speed and chamber pressure were investigated. The dimension and microstructure of welds were evaluated with OLM, and SEM (EDAX). In addition, weldability variation(cracking) due to process parameters was also evaluated. The degree of cracking in the EB fusion zone appears to be affected mainly by aspect ratio, such that as aspect ratio increases the cracking tendency also increases. The alloying element itself may also affect the hot cracking resistance, but its role is considered to be indirect effect such that the relatively higher vaporization pressure elements of Zn and Mg give deeper weld penetration and thus results in greater cracking tendency.
IN induction heating system the high frequency operation allows a rapid response to current fluctuation in the inverter and result in improved welding quality. To work induction heating of nonferrous metals, a welding power supply is need high working frequency and high power. This paper is shown design technique for increasing working frequency in induction heating for welding coppers. A series-parallel resonate inverter consists of H-type bridges, each of whose arms is composed of a combination of two parallel IGBTs. Inverter operating with the fixed frequency is controlled by pulse width modulation (PWM). As switching adapted the Zero-Voltage Switching technique to reduce switching losses the system is high efficiency. The propose inverter has feature which is high efficiency for very wide load variations with a narrow range of duty cycle ratio control and load short circuit capability. Detailed experimental results obtained from a 48[V] output, 500[W] experimental inverter are presented to verify the concept.
In order to develop the commercial frequency (60Hz) plasma torch of small capacity for material cutting, welding and other industrial heating, the A.C plasma jet generator of non-transfered type is made domestically and the electrode configurations of plasma torch are composed of two kinds of electrodes W-C and W-Cu, combined by thermal emission and field emission electrode materials. In this paper, the characteristics of input power, thermal efficiency, electrode consumption, the flame and forms of arc voltage and arc current for A.C plasma torch are investigated in relation to such variables as arc current, argon flow and magnetic field intensity to obtain the basic design data necessary to A.C plasma jet generator. The result are as follows; (1)The input power, thermal efficiency and electrode consumption are influenced greatly by argon flow, magnetic field intensity and nozzle materials. (2)A.C arc voltage and current are non-symmetrial, involving D.C Component. Due to this current of D.C Component, transformer core is saturated and a large abnormal current flows into the primary winding coil. In order to prevent this abnormal current flow, a condenser must be connected in series to the main discharge circuit. (3)The stability and sharpness of jet flame are improved more in the torch of W-C electrode configuration than in the torch of W-Cu electrode configuration.
The effect of Si content in welding wires on spattering characteristics and droplet transfer phenomena was studied. In MAG welding using 80% Ar-20% $CO_2$ shielding gas, spattering characteristics and droplet transfer phenomena were varied with Si content of wire. With increasing Si content, the spattering ratio and the ratio of large size spatter $(d\geq1.0mm)$ were increased. The increase of Si content in molten metal made surface tension increase due to reduction of oxygen content, which resulted from deoxidizing action of silicon. The increase of surface tension resulted in unstable transfer phenomena and arc instability in both short circuit and spray region. With changing Si content of wire, spattering characteristics and droplet transfer phenomena was directly influenced by the variation of surface tension, compared with the effect of arc stability.
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.
Optimization of process variables such as arc current, welding voltage and welding speed in terms of the weld characteristics desired is the key step in achieving high quality and improving performance characteristics without increasing the cost. Consequently, incorrect settings of those process variables give rise to deviations in the welding characteristics from the desired bead geometry. Therefore, trainee welders are referred to the tabulated information relating different metal types and thickness as to recommend the desired values of process variables. Basically, the bead geometry plays an important role in determining the mechanical properties of the weld. So that it is very important to select the process variables for obtaining optimal bead geometry. However, it is difficult for the traditional identification methods to provide an accurate model because the optimized welding process is non-linear and time-dependent. In this paper, the possibilities of the Infra-red sensor in sensing and control of the bead geometry in the automated welding process are presented. Infra-red sensor is a well-known method to deal with the problems with a high degree of fuzziness so that the sensor is employed to build the relationship between process variables and the quality characteristic the proposed above respectively. Based on several neural networks, the mathematical models are derived from extensive experiments with different welding parameters and complex geometrical features. The developed system enables to select the optimal welding parameters and control the desired weld dimensions during arc welding process.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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