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필릿용접 구조물의 용접조건 선정을 위한 실험적 연구
A Experiment Study for Selection of Welding Condition of fillet Welded Structure 원문보기

大韓溶接·接合學會誌 = Journal of the Korean Welding and Joining Society, v.29 no.4, 2011년, pp.41 - 47  

나현호 (목포대학교 기계선박해양공학부) ,  김일수 (목포대학교 기계선박해양공학부) ,  김지선 (목포대학교 기계선박해양공학부) ,  이지혜 (목포대학교 기계선박해양공학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

GMA welding process is a production process to improve productivity for the provision of higher welding quality of material. These includes numerous process variables that could affect welding quality, productivity and cost savings. Recently, the welding part of construction equipment had frequent f...

주제어

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문제 정의

  • 본 연구에서는 GMA 필릿용접 공정에서 비드 형상의 예측 및 제어가 가능한 수학적 모델 및 알고리즘을 개발하였으며, 다구찌 이론을 적용한 S/N비(S/N ratio) 분석과 용접 공정변수에 대한 민감도를 분석을 통하여 최적의 용접조건 선정에 대한 연구를 수행하였다.
  • 본 연구에서는 공정변수와 비드형상 사이의 상호작용을 고찰하고, 실험을 통해 생성된 데이터의 분석을 통하여 필릿용접부의 비드형상(비드폭, 덧살높이, 각장) 예측 및 무결함장비의 경량화을 도모할 수 있는 필릿용접부 최적화를 구현하고자한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
건설기계의 용접부 신뢰성에 가장 결정적인 요인은 무엇인가? 최근 건설장비의 로우더 유니트의 필릿(fillet) 용접부는 작업환경에 따른 각 부재의 열악한 충격하중으로 인해 용접부에서 주요 부품의 파괴가 빈번하게 발생하고 있는 현실이다. 따라서 무결함 및 경량화, 고강도 소재의 적용이 가능한 건전한 용접시공 절차의 구현은 건설기계의 용접부 신뢰성에 가장 결정적인 요인이라 할 수 있다. 다양한 산업에서 사용되어지고 있는 GMA 필릿 용접공정은 용접조건에 대한 공정변수의 수학적 모델이 완전히 정립되어지지 않고, 부분적인 용접 변수 예측에만 국한되어 있는 실정이며, 최근까지 건설장비의 용접 자동화 관련 연구는 생산성 향상을 통한 경비절감을 위하여 고효율의 용접기술 개발에 집중되어 있다1-4).
GMA 용접공정은 무엇인가? GMA 용접공정은 소재의 고품질을 제공하기 위한 생산성 향상을 위한 공정이며 용접품질, 생산성, 원가절감 등에 영향을 줄 수 있는 수많은 공정변수들을 포함한다. 최근 건설장비의 로우더 유니트의 필릿(fillet) 용접부는 작업환경에 따른 각 부재의 열악한 충격하중으로 인해 용접부에서 주요 부품의 파괴가 빈번하게 발생하고 있는 현실이다.
GMA 용접공정의 현실은? GMA 용접공정은 소재의 고품질을 제공하기 위한 생산성 향상을 위한 공정이며 용접품질, 생산성, 원가절감 등에 영향을 줄 수 있는 수많은 공정변수들을 포함한다. 최근 건설장비의 로우더 유니트의 필릿(fillet) 용접부는 작업환경에 따른 각 부재의 열악한 충격하중으로 인해 용접부에서 주요 부품의 파괴가 빈번하게 발생하고 있는 현실이다. 따라서 무결함 및 경량화, 고강도 소재의 적용이 가능한 건전한 용접시공 절차의 구현은 건설기계의 용접부 신뢰성에 가장 결정적인 요인이라 할 수 있다.
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참고문헌 (14)

  1. J. Hanright : Robotic arc welding under adaptive control - A surbey of current technology, Welding Journal, 65-11 (1986), 19-24 

  2. S.J. Marburger : Welding automation and computer control, Welding : Theory Practice, Elsevier Science Publisher, B. V., 1990, 209-233 

  3. I.S. Kim and C.E. Park : Use of a neural network to control bead width in GMA welding, Welding Research Supplement, 45-3 (2000), 33-37 

  4. Y.W. Park, H.S. Park, S. Rhee and M.J. Kang : Real time estimation of CO2 laser weld quality for automotive industry, Journal of Optics & Laser Technology, 34-2 (2002), 135-142 

  5. D.S. Nagesh and G.L. Datta : Prediction of weld bead geometry and prediction in shielded metal arc welding using artificial neural networks, Journal of Material Processing Technology, 99 (2002), 1-10 

  6. J.Y. Jeng, T.F. Mau and S.M. Leu : Prediction of laser butt joint welding parameters using backpropagation and learning vector quantisation network, Journal of Material Processing Technology, 79 (2000), 207-218 

  7. Y.S. Tang, S.C. Juang and C.H. Chang : The use of Grey-based Taguchi method to determine submerged arc welding process parameters in Hardfacing, Journal of MPT, 128 (2002), 1-6 

  8. D. Li and T. Srikanthan : Neural nerwork based self-organized fuzzy logic control for arc welding, Engineering applications of artificial Intelligence, 14 (2001), 115-124 

  9. J.M. Viet et al : Weld pool shape prediction in plasma augmented laser welded steel, Science and Technology of Welding and Joining, 6 (2001), 305-314 

  10. Chandel R, S : Effect of welding parameters and groove angle on the soundness of root beads deposited by the SAW process Proceedings of the Fourth International Conference on Modeling of Casting and Welding Processes, (1988), 109-120 

  11. Terng et al : Modelling, optimization and classification of weld quality in tungsten inert Gas welding, International Journal of Machine Tools and Manufacturing, 39 (1999), 1427-1438 

  12. Le, et al : Modelling of submerged arc welding bead using self-adaptive offset neural network, Journal of Materials Process Technology, 71 (1999), 228-298. 

  13. C.K. Sun, J.W. Kim and S.J. Na : A Study on the Seam Tracking in CO2 Fillet Welding by Using an Arc Sensor , Journal of KWS, 17-6 (1990), 70-78 (in Korean) 

  14. Y.P. Kim, H.S. Kim, S.H. Hong and W.S. Kim : A Study on Mechanical Properties of Fillet Weldment in Pipeline Repair Welding Using Sleeve, Journal of KWS, 19-6 (1996), 49-58 (in Korean) 

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