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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Woo-Hyeon Ju (Pukyong Nat’l Univ.) Hyeong-Chang Ryu (Pukyong Nat’l Univ.) Kyeong-Seob Lim (Pukyong Nat’l Univ.) Jong-Jung Lee (Pukyong Nat’l Univ.) Yong-Hwan Park (Pukyong Nat’l Univ.) Sang-Myung Cho (Pukyong Nat’l Univ.)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌 第39卷 第1號
발행연도
2021.2
수록면
74 - 80 (7page)

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Defects in flux cored arc welding (FCAW) using CO₂ gas not only deteriorate the quality of the welded part, but also increase the overall quality cost (Q-cost) due to the need for maintenance and welding. Destructive inspection and non-destructive inspection are two methods used to detect defects, but they are costly and time consuming. An alternate and advanced technique of detecting defects is by using a welding waveform. However, when the unprocessed welding waveform is checked, it is difficult to distinguish between normal and abnormal waveforms according to the metal transfer mode. This is because the waveforms are significantly different based on whether or not a short circuit occurs. Therefore, an algorithm that can detect defects from waveforms, independent of the presence of a short circuit, is required. The developed algorithm should be able to detect defects using welding waveforms. In this study, we provide a method to detect defects by using the interval statistical processing method, according to the time series of welding data displayed in the welding monitoring system.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Result and Discussion
4. Conclusion
Reference

참고문헌 (8)

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