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한국생산제조학회 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 한국공작기계학회 2004 추계학술대회 논문집
발행연도
2004.10
수록면
225 - 232 (8page)

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Recently, there has been a rapid development in computer technology, which has in tum led to develop the automated welding system using Artificial Intelligence (AI). However, the automated welding system has not been achieved duo to difficulties of the control and sensor technologies. In this paper, the classification of the optimized bead geometry such as bead width, height, penetration and bead area in the Gas Metal Arc (GMA) welding with fuzzy logic is presented. The fuzzy C-Means algorithm (FCM), which is best known an unsupervised fuzzy clustering algorithm is employed here to analysis the specimen of the bead geometry. Then the quality of the GMA welding can be classified by this fuzzy clustering technique and the choice for obtaining the optimal bead geometry can also be determined.
#Gas metal arc welding #Fuzzy c-means algorithm #Bead geometry

목차

Abstract
1. Introduction
2. Welding Equipment and Procedure
3. Experimental results and classification
4. Conclusions
References

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