CO₂자동용접 비드형상제어를 위한 최적알고리즘 개발 = Development of the Optimal Algorithm to Control Bead Geometry in the Automatic CO₂ Welding Process
저자
발행사항
무안군 : 木浦大學校 大學院, 2004
학위논문사항
학위논문(박사) -- 木浦大學校 大學院 , 機械工學科 一般機械專攻 , 2004. 8
발행연도
2004
작성언어
한국어
주제어
KDC
552.77 판사항(4)
DDC
621.977 판사항(21)
발행국(도시)
전라남도
형태사항
xiii, 121p. : 삽도 ; 26cm
일반주기명
참고문헌: p. 113-121
소장기관
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. 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 neural network model is developed using two different training algorithms; the error back-propagation algorithm and the Levenberg-Mrquardt approximation algorithm.
The accuracy of the neural network models developed in this study has been tested by comparing the simulated data obtained from the neural network model with that obtained from the actual robotic welding experiments. The result shows that the Levenberg-Mrquardt approximation algorithm is the preferred method, as this algorithm reduces RMS (the Root of the Mean sum of Squared) error to a significantly small value. These techniques have achieved good agreement with the experimental data and yielded satisfactory results.
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