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대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌 第25卷 第6號
발행연도
2007.12
수록면
64 - 70 (7page)

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Recently, several models to control weld quality, productivity and weld properties in arc welding process have been developed and applied. Also, the applied model to make effective use of the robotic GMA(Gas Metal Arc) welding process should be given a high degree of confidence in predicting the bead dimensions to accomplish the desired mechanical properties of the weldment. In this study, a development of the on-line learning neural network models that investigate interrelationships between welding parameters and bead width as well as apply for the on-line quality control system for the robotic GMA welding process has been carried out. The developed models showed an excellent predicted results comparing with the predicted ability using off-line learning neural network. Also, the system will extend to other welding process and the rule-based expert system which can be incorporated with integration of an optimized system for the robotic welding system.
#Real-time monitoring #GMA welding #Neural network #Welding quality

목차

Abstract
1. 서론
2. 용접실험
3. 실험결과 및 고찰
4. 용접품질 모니터링 모델 성능평가
5. 결론
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