수직 GMA용접에서 V그루브 비드 폭 예측에 관한 연구
A study on prediction of V-groove bead width in vertical GMA welding
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초록
일반적으로 용접은 조선 자동차 및 기계와 같은 제조 기반 산업의 품질 및 생산성에 큰 영향을 미치는 가장 중요한 프로세스 중 하나이다. 또한 수직 용접의 자동화와 협력하여 현장에서 산업용 로봇을 사용하기 위한 기술 개발이 시급히 요구된다. 수직 용접물과 기계적 특성에 대한 공정 매개 변수 간의 관계는 여러 공정 매개 변수가 관련되어 있기때문에 복잡하다. GMA용접을 이용한 생산 공정에서 제품의 품질을 제어하기 위해서는 주요 요인과 관련된 공정 변수를측정하고 변수만으로 용접 품질을 제어해야하지만 실제 공정에서는 불가능하다. 따라서 GMA용접 공정에서 용접 변수와비드 폭의 상관관계를 파악할 수 있는 수학 모델을 개발하고자 한다. 또한 신경망을 이용하여 비드 폭을 예측할 수 있는 역전파 알고리즘을 개발하여 비드 폭 예측 기법을 제시하고자 한다.
Abstract
In general, welding is one of the most important processes to have a direct influence on the quality and productivity of manufacturing-based industries, such as shipbuilding, automotive, and machinery. In addition, relationships between welding parameters and quality for a vertical-position weldment and mechanical properties are complex because a number of welding parameters are involved. In order to control the quality of products in gas metal arc (GMA) welding, it is necessary to study the effects of welding parameters related to the mainfactors and welding quality from developedmodels. Therefore, a mathematical model that can understand the correlation between welding parameters and bead width in the GMA welding process as welding quality was developed and verified. The developed neural network model by developing a backpropagation algorithm could be predicted the bead width with high accuracy.
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