MIG 용접에서 신경망을 이용한 와이어 돌출길이의 추정

전문가 제언

○ 전극 소모식 가스메탈 아크용접(GMAW: Gas Metal Arc Welding)의 일종인 MIG 용접은 연속적으로 송급되는 와이어가 아크의 높은 열에 의해 용융되고 용융지는 가스노즐을 통하여 공급되는 불활성 보호가스에 의해 주위의 대기로부터 보호되며 전류밀도가 높아 용입이 깊기 때문에 조선, 자동차, 중화학 설비의 용접구조물 제작에 많이 사용되고 있으며, 로봇용접에도 많이 적용되고 있다.

○ MIG 용접기의 콘택트 튜브 또는 팁의 끝에서부터 돌출된 전극 와이어의 선단까지의 돌출길이는 용접속도, 용접결함과 밀접한 관계가 있다. 용접와이어의 돌출길이가 커지면 전극와이어의 저항가열 효과에 의해 용융속도가 증가하는 반면에 용접부에 기공과 융합불량이 발생하기 쉬우며 돌출길이가 너무 길면 와이어가 중간부분에서 용융, 절단되어 용접이 불가능한 경우도 발생하므로 올바른 와이어 돌출길이의 계측과 선정은 매우 중요하다.

○ 로봇용접을 이용하는 용접공정의 자동화와 용접구조물의 설계를 위한 기본자료를 확보하기 위해서는 용접와이어 돌출길이를 포함하는 변수들이 용접공정의 결과에 미치는 영향을 정밀 분석하는 것이 필요하다.

○ MIG 용접시 아크부분의 팁 모재간 거리가 변화하면 전극 돌출길이와 아크길이가 변하게 되며 용접전류의 변화와 함께 용융지의 크기에 영향을 미친다. 그러므로 용접전류의 변화로부터 토치 위치의 변화를 유추할 수 있으며 이와 같은 관계를 용접선 자동추적장치에 이용할 수 있다.

○ 여러 기술 분야에서 활용되고 있는 신경망은 수많은 뉴런이 병렬연결로 구성되고 정보를 병렬분산 처리를 할 수 있기 때문에 정확한 해를 구하기 어려운 비선형 모델링을 다룰 수 있는 유용한 인공지능 개념이다. MIG 용접분야에서는 신경망을 이용하여 공정 모델링과 변수 최적화, 아크 센서 모델링 등의 연구를 효율적으로 수행할 수 있다.

저자

YAMANE Satoshi, YOSHIDA Tetsuo, KANEKO Yasuyoshi, YAMAMOTO Hikaru, OSHIMA Kenji

자료유형

학술정보

원문언어

일어

기업산업분류

재료

연도

2008

권(호)

26(1)

잡지명

溶接學會論文集

과학기술
표준분류

재료

페이지

31~36

분석자

김*태

분석물

• MIG 용접에서 신경망을 이용한 와이어 돌출길이의 추정.pdf [210,534 byte]

이미지변환중입니다.