Metodologia para parametrização de soldagem pelo processo FCAW auxiliada por visão computacional de juntas com chanfro em "V" na posição plana
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Pedroso, Adilson ArochaCosta, Henara LilianSouza, Daniel2025-04-23T22:21:12Z2025-04-23T22:21:12Z2019PEDROSO, Adilson Arocha. Metodologia para parametrização de soldagem pelo processo FCAW auxiliada por visão computacional de juntas com chanfro em "V" na posição plana. 2019. 74f. Dissertação (mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Escola de Engenharia, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2019.https://repositorio.furg.br/handle/123456789/12682Dissertação (mestrado)A expansão da indústria naval mundial trouxe a necessidade pela busca de tecnologia própria para fazer frente à demanda de construção de navios sonda e plataformas de petróleo. A montagem dos painéis dos navios e plataformas é feita manualmente com mão de obra altamente qualificada devido à falta de padronização dos processos e também pela dificuldade das posições de soldagem. Efeitos da distorção das peças soldadas são um fator complicador para a perfeita execução da operação de soldagem, pois dentre várias variáveis envolvidas no processo, o volume correto de material a ser depositado na junta varia à medida em que o cordão é depositado. Além disso, deve-se considerar perdas de material devido à eficiência de deposição do processo FCAW. Neste estudo propõe-se parametrizar o processo de soldagem FCAW para soldagem linear de chapas com chanfro em V onde o volume de material a ser depositado é determinado e avaliado por visão computacional. O primeiro passo consistiu em determinar a eficiência de deposição em cada passe de soldagem através da relação entre o volume de material depositado e o volume de arame fundido para aberturas de raiz entre 3,0 e 9,2 mm e ângulos de chanfro entre 45° e 55º. Para identificar como acontece a distorção foram avaliados três tipos de ancoragem durante a fabricação dos cobre-juntas. Observou-se que a eficiência de deposição variou muito pouco com a geometria do chanfro, mas que ela aumentou para o último passe de deposição. A distorção ocorreu no sentido de fechar a abertura de raiz de forma significativa somente no primeiro passe de deposição. Já o ângulo do chanfro reduziu em todos os passes de deposição. De posse dessas informações, montou-se um algoritmo para estimativa dos volumes reais de material a serem depositados em cada passe de soldagem. A implementação experimental deste algoritmo levou ao preenchimento adequado dos chanfros, produzindo cordões de boa qualidade, sem defeitos de soldagem como falta de fusão, mordedura textura superficial excessiva ou reforço excessivo. Este algoritmo tem grande potencial para implementação em robôs de soldagem lineares que utilizem a visão computacional antes da soldagem e entre os passes de soldagem para a avaliar a geometria do chanfro a ser preenchido, devendo então contribuir significativamente para a automatização de processos de soldagem de chapas espessas.The expansion of the world shipbuilding industry has raised the need for searching new technologies to meet the demands involved, particularly for the construction of oil probe ships and offshore platforms. The assembly of the panels of the ships and platforms is done manually using highly qualified workmanship due to the lack of process standardization, as well as the difficult welding positions. Effects of distortion of the welded parts are a complicating factor for the perfect execution of the welding operation, because among several variables involved in the process, the correct volume of material to be deposited in the joint varies as each bead is deposited. In addition, material losses due to the deposition efficiency of the FCAW process should be considered. In this study it is proposed to parameterize the FCAW welding process for linear welding of V-grooved sheets where the volume of material to be deposited is determined and evaluated by computer vision. The first step was to determine the deposition efficiency at each welding pass through the ratio between the volume of deposited material and the volume of molten wire for root gaps between 3.0 and 9.2 mm and bevel angles between 45° and 55°. To identify how distortion occurs, three types of anchorage were evaluated during the manufacture of backing. It was observed that the deposition efficiency varied very little with the chamfer geometry, but that it increased for the last pass. The distortion closed the root gap significantly only for the first, whereas the bevel angle reduced for all deposition passes. Using this information, an algorithm was set up to estimate the actual volumes of material to be deposited for each welding pass. The experimental implementation of this algorithm led to the adequate filling of the chamfers, producing good quality beads, without welding defects such as lack of fusion, undercut, excessive surface texture or excessive reinforcement. This algorithm has great potential for implementation in linear welding robots that use computer vision before welding and between the welding passes to evaluate the geometry of the chamfer to be filled and should therefore contribute significantly to the automation of welding processes of sheets thick.porFCAWSoldagemVisão computacionalEficiência de deposiçãoDistorçãoWeldingComputer visionDeposition efficiencyDistortionMetodologia para parametrização de soldagem pelo processo FCAW auxiliada por visão computacional de juntas com chanfro em "V" na posição planainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGORIGINALAdilson Arocha Pedroso.pdfAdilson Arocha Pedroso.pdfDissertação (mestrado)application/pdf4623849https://repositorio.furg.br/bitstreams/96a98277-2af5-45fe-abeb-a133d0fe0335/downloade9278fb476c9f49afc394a455fc4de06MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.furg.br/bitstreams/88303906-be2c-4f3b-8bf6-ffda128bb3f7/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseAnonymousREADTEXTAdilson Arocha Pedroso.pdf.txtAdilson Arocha Pedroso.pdf.txtExtracted texttext/plain102872https://repositorio.furg.br/bitstreams/dc42d51b-9370-4d82-97b5-de6906017862/downloadedd75991060bebbc6cfba2db99c15b56MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILAdilson Arocha Pedroso.pdf.jpgAdilson Arocha Pedroso.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3125https://repositorio.furg.br/bitstreams/959b47de-be4d-47e3-809f-922daf696d9d/downloadd4b9a42e854a295441059631db8385caMD54falseAnonymousREAD123456789/126822025-12-10 01:20:29.462open.accessoai:repositorio.furg.br:123456789/12682https://repositorio.furg.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestrepositorio@furg.br||sib.bdtd@furg.bropendoar:2025-12-10T04:20:29Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)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 |
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