Key Technologies of Intelligentized Welding Manufacturing : Visual Sensing of Weld Pool Dynamic Characters and Defect Prediction of GTAW Process
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2021
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book describes the application of vision-sensing technologies in welding processes, one of the key technologies in intelligent welding manufacturing. Gas tungsten arc welding (GTAW) is one of the main welding techniques and has a wide range of applications in the manufacturing industry. As such, the book also explores the application of AI technologies, such as vision sensing and machine learning, in GTAW process sensing and feature extraction and monitoring, and presents the state-of-the-art in computer vision, image processing and machine learning to detect welding defects using non-destructive methods in order to improve welding productivity. Featuring the latest research from ORNL (Oak Ridge National Laboratory) using digital image correlation technology, this book will appeal to researchers, scientists and engineers in the field of advanced manufacturing.
N° de ref. del artículo 9789811564932
- Título
- Key Technologies of Intelligentized Welding Manufacturing : Visual Sensing of Weld Pool Dynamic Characters and Defect Prediction of GTAW Process
- Autor
- Jian Chen
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9811564930
- ISBN 13
- 9789811564932
- Peso del artículo
- 184 gramos
- Dimensiones
- 235x155x7 mm
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Acerca del autor
Dr. Feng is a Group Leader of Materials Processing and Joining Group and a Distinguished R&D Staff of Oak Ridge National Laboratory. He manages a diverse R&D portfolio aimed at addressingthe materials processing and joining needs from automotive, aerospace, nuclear, petrochemical and power generation industries. His primary interest is in thermal–mechanical–metallurgical behaviors of materials during processing and joining. Most recent work included integrated computational welding engineering (ICWE), proactive weld residual stress control and management, friction stir welding and processing, characterization of weld by advanced neutron and synchrotron scattering, and novel solid-state joining processes of dissimilar metals. Dr. Feng received his Ph.D. in Welding Engineering from the Ohio State University. He is a Fellow of the American Welding Society, a Joint Faculty Professor,Department of Mechanical, Aerospace, and Biomedical Engineering, University of Tennessee, Knoxville, and Guest Professor of Tsinghua University. Dr. Feng has broad interactions with industry and extensive experience in solving critical industry problems.Dr. Feng is currently one of Editors-in-Chief Transactions on Intelligent Welding Manufacturing (TIWM) authorized by Springer for periodical publication of research papers from 2017.
Dr. Jian Chen is a Research Staff in Materials Processing and Joining Group at Oak Ridge National Laboratory. He has significant experimental and analytical experiences in developing advanced materials joining and processing technologies and the associated control and monitoring techniques. His current R&D focuses on advanced welding and joining techniques, intelligent welding process monitoring and control, non-destructive weld quality inspection and high-performance welding simulation. Dr. Chen received his doctoral degree in Industrial Engineering from the Ohio State University. He is a member of American Welding Society’s Technical Papers Committee and 2nd Vice Chair of American Welding Society’s North East Tennessee Section.
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