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GTA 아래보기 자세 다층용접부의 비드형상 예측에 관한 실험적 연구
An Experimental Study on Prediction of Bead Geometry for GTA Multi-pass Welding in Underhead Position 원문보기

Journal of welding and joining = 대한용접·접합학회지, v.32 no.1, 2014년, pp.53 - 60  

박민호 (목포대학교 기계공학과) ,  김일수 (목포대학교 기계공학과) ,  이지혜 (목포대학교 기계공학과) ,  이종표 (목포대학교 기계공학과) ,  김영수 (목포대학교 기계공학과) ,  나상오 (목포대학교 기계공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The automatic arc welding is generally accepted as the preferred joining technique and commonly chosen for assembly of large metal structures such as in areas of automotive, aircraft and shipbuilding due to its joint strength, reliability, and low cost compared to other joint processes. Recently, se...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 V형태의 개선을 갖는 STS316L의 GTA 용접실험(초층 및 다층용접)을 통해 용접공정변수를 선정하고 직선 회귀분석을 이용하여 수학적 모델을 제시함으로써 용접공정변수가 비드형성에 미치는 영향을 분석하고자 하였다.
  • 하지만 용접 진행 중 기구적인 설정에 의한 용락 및 단락이 발생한 구간이 다소 존재함을 확인할 수 있었으며, 실험결과를 기초로 하여 초층 용접공정을 최적화하기 위한 수학적 모델 개발에 이용하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
용접공정의 무인화 또는 자동화가 필수적인 이유는 무엇인가? 전자부품과 같은 소형제품부터 대형 구조물에 이르기 까지 산업전반에 걸쳐 각 분야의 제품을 생산하기 위한 필수 기반기술인 용접기술은 모든 작업공정에서 핵심적인 공정으로 자리하고 있으며, 서브머지드 아크용접법, TIG(Tungsten Inert Gas) 용접법, MIG(Metal Inert Gas) 용접법 등이 개발되어 공업화 사회의 중요한 생산기술로 발전되었다. 그러나 숙련된 용접인력의 감소, 용접사의 고령화, 용접사의 고임금, 용접부의 균일한 품질유지, 열악한 작업환경 개선 등 용접공정의 문제를 해결하기 위하여 로봇 용접용 공정변수 개발에 관심이 모아지고 있다. 따라서 용접공정의 무인화 또는 자동화는 필수적이다1-3).
용접기술에는 무엇이 있는가? 전자부품과 같은 소형제품부터 대형 구조물에 이르기 까지 산업전반에 걸쳐 각 분야의 제품을 생산하기 위한 필수 기반기술인 용접기술은 모든 작업공정에서 핵심적인 공정으로 자리하고 있으며, 서브머지드 아크용접법, TIG(Tungsten Inert Gas) 용접법, MIG(Metal Inert Gas) 용접법 등이 개발되어 공업화 사회의 중요한 생산기술로 발전되었다. 그러나 숙련된 용접인력의 감소, 용접사의 고령화, 용접사의 고임금, 용접부의 균일한 품질유지, 열악한 작업환경 개선 등 용접공정의 문제를 해결하기 위하여 로봇 용접용 공정변수 개발에 관심이 모아지고 있다.
용접비드형상 변수에는 무엇이 있는가? 비드 폭(bead width), 비드 높이(bead height), 용입깊이(penetration)와 같은 용접비드형상 변수는 용접전류, 아크전압, 용접속도, 와이어 송급속도, 보호가스 등과 같은 용접공정 변수에 의해 결정된다. 따라서 양호한 용접품질을 나타내는 용접 비드형상을 얻기 위해서 적절한 용접공정 변수를 설정하는 것이 매우 중요한 작업이다.
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참고문헌 (11)

  1. J. S. Park, K. T. Lim, Y. M. Baek, G. S. Ryu, and S. I. Chien : Off-Line Handwritten Hangul Recognition Using Partial Connections of Multilayer Perceptron, Proceedings of JCEANF, (1996), 362-365 

  2. Doumanidis, G., Hale, M. & Hardt, D. E. : Multi variable control of arc welding processes. Advances in Welding Science and Technology : Proceedings of an International Conference on Trends in Welding Research, Gatlinburg, Tennessee, USA, 18-22 (1986), 449-457 

  3. K. Homik, M. Stinchcombe, and H. White, : Multilayer feedforward networks are universal approximators, Neural Networks, 2 (1989), 359-366 

  4. S. Adolfsson, A.Bahrami, G. Bolmsjo, and I. Claesson : On-line quality monitoring in short-circuit gas metal arc welding, Welding Journal, 78-2 (1999), 59-73 

  5. M. J. Hermans and G. Den Ouden : Process behavior and stability in short circuit gas metal arc welding, Welding Journal, 78-4 (1999), 137-141 

  6. W. Wang, s. Liu, and J. E. Jones : Flux cored arc welding:Arc signals, processing and metal transfer characterization, Welding Jounal, 74-11 (1995), 369-377 

  7. R. J. Salter and R. T. Deam : A practical fornt face penetration control system, Proceedings of 2nd interantional, conference on developments in automated and robotic welding, The Welding Institute, London, 1987 

  8. R. Madigan : Control of gas metal arc welding using arc light sensing, doctorate thesis, Colorado School of Mines, 1994 

  9. I. S. Kim, C. E. Park, Y. H. Cha, B. S. Seong, Y. M. Park, Y. H. Ahn, K. W. Kim, and Y. J. Jeong : Selection of optimal Process Parameters for Butt Welding, Journal of KWJS, 2 (2001), 3-6 

  10. Ji-Hye Lee, Ill-Soo kim, Seong-Myeong Jung, Jong- Pyo Lee, Young-Su Kim and Min-Ho Park : A Experiment Study of Torch Distance on Automated Tandem GMA Welding System, Journal of KWJS, 30-6 (2012), 535-514 (in Korean) 

  11. Yong-Rae Kim, Hyun-byung Chae and Jae-Woong K im : Welding Heat Source Modeling for Heat Flow Analysis of GTA Overlay Welding, Journal of KWJS, 31-4 (2013), 62-66 (in Korean) 

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