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신경망을 이용한 아크용접 공정의 최적화

전문가 제언: ○ 용접 자동화의 핵심이 되는 로봇용접 기술의 개발에 있으며 응용단계에서 신경망을 이용하여 용접와이어의 돌출길이를 추정하고 아크길이를 정확하게 계측하는 것은 로봇용접의 품질을 확보하는 데 매우 중요하다.

○ 와이어 돌출길이를 수치적으로 구하기 위해서는 와이어의 용융과 관련된 데이터들을 이용하여 돌출길이를 신경망 모델로 추정하는 것이 필요하다. 또한 검출된 돌출길이와 전류․전압을 통해 아크길이를 산출할 수 있으며 아크길이의 센서로 확장이 가능하다.

○ 신경망을 이용하여 용융지의 용입깊이를 센싱하는 경우, 입력에는 용입깊이에 관계되는 개선의 폭, 용융지의 폭, 용접전류 등과 같은 정보가 필요하다.

○ 아크용접이 진행되는 과정에서 용접모재와 용접토치, 용융지와 용접토치 사이의 위치가 변동되더라도 안정된 용접품질을 얻기 위해서는 아크길이를 정확하게 계측하여 아크용접공정의 최적화를 이루는 것이 중요하다.

○ 가스노즐을 통하여 공급되는 불활성 보호가스에 의해 용융지가 주위의 대기로부터 보호되고 높은 전류밀도에 의해 용입이 깊은 까닭에 조선, 자동차, 중화학 설비의 용접구조물 제작에 많이 사용되고 있는 GMAW 공정은 용접와이어의 돌출길이가 커지면 전극와이어의 저항가열 효과에 의해 용융속도가 증가하여 용접부에 기공과 융합불량이 발생하기 쉽다.

○ 다양한 기술 분야에서 활용되고 있는 유용한 인공지능 개념의 신경망을 GMAW 공정에 적용하여 용접와이어 돌출길이를 포함하는 변수들이 용접공정의 결과에 미치는 영향을 정밀 분석하고 용접전류의 변화로부터 토치 위치의 변화를 유추하여 용접선 자동추적장치에 이용하면 GMAW 공정의 최적화와 아크 센서 모델링 등의 연구에 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

저자: YAMANE Satoshi
자료유형: 학술정보