메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제27권 제2호
발행연도
2003.2
수록면
310 - 316 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

오류제보하기
One of the significant subject in the automatic arc welding is to establish control system of the welding parameters for controlling bead geometry as a criterion to evaluate the quality of arc welding. This paper proposes an inference algorithm for bead geometry in GMA Welding using Neuro-Fuzzy algorithm. The characteristic welding parameters are measured by the circuit composed of hall sensor, voltage divider tachometer. etc. and then the bead geometry of cach weld pool is calculated and detected by an image processing with CCD camera and a measuring with microscope. The relationships between the characteristic welding parameters and the bead geometry have been arranged empirically. From the result of experiments. membership functions and fuzzy rules are tuned and determined by the learning of neural network. and then the relationship between actual bead geometry and inferred bead geometry are concluded by fuzzy logic controller. In the applied inference system of bead geometry using Neuro-Fuzzy algorithm. the inference error percent is within -5% ~ +4% in case of bead width. -10%~+10% in bead height. -5%~+6% in bead area. -10%~+10% in penetration. Use of the Neuro-Fuzzy algorithm allows the GMA Welding system to evaluate the quality in bead geometry in real time as the welding parameters change.

목차

Abstract

1.서론

2.실험

3.추론부

4.결론

참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-550-014038460