Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengelasan memiliki peran penting dalam berbagai aplikasi kehidupan sehari-hari, seperti struktural jembatan dan komponen engineering. Selain itu, baja tahan karat austenitik 316L memiliki keunggulan dalam mengatasi korosi dan permasalahan weld decay sehingga seringkali digunakan di berbagai industri. Selama proses pengelasan suatu material transfer panas dan penggunaan elektroda tungsten yang tidak tepat dapat mempengaruhi sifat mekanis produk. Oleh karena itu, penelitian dilakukan untuk mengusulkan penggunaan metode Tungsten Inert Gas (TIG) autogenous dengan variasi sudut ujung elektroda tungsten untuk mengoptimalkan hasil lasan baja tahan karat 316L. Studi ini mencakup pengaruh geometri manik las, karakterisasi mikrostruktur, dan profil kekerasan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sudut ujung elektroda tungsten memengaruhi lebar dan kedalaman manik las, serta rasio W/D. Meskipun belum mencapai rentang nilai yang dianggap aman terhadap kegagalan retak solidifikasi, sudut ujung elektroda 90º hingga 180º menunjukkan potensi untuk mencapai rentang tersebut. Pengaruh mikrostruktur menunjukkan pengaruh sudut ujung terhadap arah pertumbuhan dendrit, dan profil kekerasan yang merata pada sudut ujung 90º. Penelitian ini memberikan wawasan tentang pengaruh sudut ujung elektroda tungsten dan variasinya terhadap hasil lasan baja tahan karat 316L, dengan harapan memberikan kontribusi pada pemahaman dan pengembangan proses pengelasan yang optimal.

---

Welding plays an important role in various daily life applications, such as bridge structures and engineering components. In addition, 316L austenitic stainless steel has the advantage of overcoming corrosion and weld decay problems so it is often used in various industries. During the welding process of a material heat transfer and improper use of tungsten electrodes can affect the mechanical properties of the product. Therefore, a study was conducted to propose the use of autogenous Tungsten Inert Gas (TIG) method with varying tungsten electrode tip angle to optimize the weld yield of 316L stainless steel. The study includes the influence of weld bead geometry, microstructure characterization, and hardness profile. The results show that the tungsten electrode tip angle affects the width and depth of the weld bead, as well as the W/D ratio. Although it has not yet reached the range of values considered safe against solidification crack failure, tip angles of 90º to 180º show the potential to reach that range. The influence of microstructure shows the effect of tip angle on the direction of dendrite growth, and an even hardness profile at a tip angle of 90º. This research provides insight into the effect of tungsten electrode tip angle and its variations on 316L stainless steel weld yields, with the hope of contributing to the understanding and development of optimized welding processes."

"Heat treatable low alloy steel (HTLA) mempalam baja paduan rendah yang memiliki kekuatan mekanis, hardenability, dan kekerasan yang tinggi. Tetapi pada pengelasan baja. IITLA sering terjadi retak dingin atau hydrogen '|;7Id'Il6Gd cracking yung discbabkan ohh sinzldwr mikro Q/071g kcras, hidrogen yang bB1"d’|:fIl-Sl; kc dalam Zogam indulc, dan tcgrmgan tennal pada benda lcezja. Hardanability yang tinggi dapat dcngau mudah menghasiflcmz struktur 'mm-tensit yang sangat keras. Scmalcin tinggi kekerasan pada deposit Las dan, dacrah HAZ, scmakin tinggi pfula sans-itivitas tm-hudap hydrogen induced cmclcing. Pembentulcan strulctuf fmikro pada daerah HAZ dipcngaruhi old: silclua tcrmal las selama pengelascm. Pada pendinginan 'yang sangat cepat dapnt tcrbersmk martzmsit yang mempalcan .sftmktur m11h-ro yang lwras. Untuk 'mermimi-maU¢an pembrmtulcnn marlcnsit dalam pe/ngelasan baja 4340 dapat dilalculfan dengcm mengumngi laju pfmdinginan nwlalzvi pfmggnmaan penumasan awal sebesar 3009.1 35011, 40033 dan pcngaturafn masznlcan pcmas mclalui pfmgaturan arus scbesar 100, 150 dan 200/1 sclama pcngclasan. Dari hasil pengmnatavz dipcrobeh bahwa pada pengelasan tanpa pemanasa/n awal sangat scnsitrftcrhadap hydrogen induced cracking karcna kclcerasan pada dacrah deposit Las dan .HAZ > 350HB atau 370 HVa1c:`bat adanya struktur mikro yang keras. Kekerasan pada dacrah HAZ mcnunm sccara bertahap dengan adwnya pcmafnaswn awal. Namun dc1ru7c£a1z!cclfcrasan pad# daerah deposit las cenderufng tidal; tcrpengaruh olch. adafnya pemcmnasan naval mengifngat pengalasan pada pcnatitian fini dilakulcau secara autagcmous. Pada, dacrah HAZ dengan pcmanasan awal 400‘C tmjadi peningkatan kclccrasan Iwmbali Dacrah, HAZ dcngwn pcmanasan awal scbesar 350"C dan arus pcngclasan 200A juga mefngalmni pcningkatfm kclwrasan kmnbali. Dapaf dérimprdlcan, bahwa pemanasfm awal dapat mcnzheimalkan pcmbcntukan strukiur miicro yang kcras pada daemh HAZ, saiangfran masulcan panas kurang ¢;fc.Fct1§f dalam m¢'m1In1I1naUu1.1fx pcmbcntmdca-11 stfulctwr 'mikro im; Pcngclasan baja HTL./1 4340 dengan pcmanasan awal scbesar 300°da'n 350‘U dengan arus sebesar 100 dan 15011 'mcnglzadlkan Fmkcrasan yang dapat mcngurangi scns‘£t'£_{itas im-hadap 'rcéak Irhmnumya pada dacmlr HAZ."

"Tungsten Inert Gas (TIG) adalah proses pengelasan dimana busur nyala listrik ditimbulkan oleh elektroda tungsten dengan benda kerja dan daerah pengelasannya dilindungi oleh gas pelindung. Bentuk busur api dapat dipengaruhi oleh gaya elektromagnetik. Pada penelitian sebelumnya, penggunaan beberapa medan elektromagnetik yang diatur letaknya sedemikian rupa memberikan hasil pengelasan yang berbeda. Dalam studi ini busur las di berikan medan elektromagnetik yang bersumber dari solenoid. Pengelasan dilakukan pada stainless steel. Medan elektromagnetik yang dihasilkan menyebabkan busur api terdefleksi. Defleksi ini dikontrol dengan solenoid yang diaktifkan secara bergantian mengelilingi busur las dengan menggunakan mikrokontroler. Hasil penelitian menunjukkan dengan menggunakan solenoid sebagai sumber medan magnet untuk mempengaruhi busur las dapat mempangaruhi hasil pengelasan. Penetrasi yang dihasilkan dengan menggunakan solenoid lebih dalam dibandingkan pengelasan tanpa menggunakan solenoid. Kenaikan efisiensi daya pengelasan mencapai 10,9 %. Berdasarkan grafik perbandingan perubahan kecepatan terdapat kesamaan hasil antara pengelasan dengan kecepatan tinggi menggunakan solenoid dengan pengelasan kecepatan rendah tanpa solenoid.

---

Tungsten Inert Gas (TIG) welding is a process which an electric arc generated by the tungsten electrode to the workpiece and the welding area protected by a protective gas. Arc shape can be affected by electromagnetic force. In previous study, the use of some electromagnetic field around the arc has influenced the welding results. In this study electromagnetic fields generated from the solenoids was given to the welding arc. Welding process was conducted on Stainless Steel. The electromagnetic field made the arc becomes deflected. This deflection was controlled by the solenoid by activating it using a microcontroller.

The results showed that the use of solenoid as a source of electromagnetic field has influenced the welding arc. Penetration produced by using a solenoid has deeper penetration than welding process without using solenoid. The increase of the welding power efficiency was 10.9%. Furthermore, there are similarities between the results of the welding at high speeds using a solenoid compared with a low speed welding without solenoid."

"Pengelasan Tungsten Inert Gas (TIG) merupakan salah satu metode pengelasan yang cukup popular dan sering digunakan dalam industri manufaktur. Dalam Upaya meningkatkan efisiensi dari pengelasan TIG ini, metode Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) pun telah diperkenalkan. Metode WAAM merupakan metode pengelasan yang menggunakan busur listrik (arc welding) dengan menggunakan pengumpan kawat tambahan atau biasa dikenal dengan wire feeder. Mesin TIG-WAAM terdiri dari komponen-komponen berupa sumber daya TIG, welding torch, kawat pengumpan atau wire feeder, dan sistem pengendali untuk mengontrol parameter pengelasan. Oleh karena itu, welding torch merupakan komponen yang penting dalam pengelasan penelitian ini dilakukan. Perancangan desain pada penelitian ini kemudian akan dilanjutkan pada perhitungan analitik dan simulasi menggunakan software Autodesk Inventor 2021 untuk memastikan apakah konstruksi mesin las TIG dapat menahan beban welding torch yang didesain. Penelitian ini akan lebih berfokus pada kekuatan mesin konstruksi mesin las TIG menahan beban sebelum dan setelah welding torch dirancang yang kemudian akan dibandingkan dengan hasil perhitungan simulasi menggunakan software Inventor. Hasil tegangan von miss yang didapatkan melalui perhitungan analitik pada konstruksi mesin sebelum welding torch sebesar 1,49 MPa dan pada simulasi sebesar 0,24 MPa, sedangkan perhitungan analitik setelah welding torch diberikan sebesar 0,167 MPa dan pada simulasi sebesar 0,27 MPa.

---

Tungsten Inert Gas (TIG) welding is a popular and widely used welding method in the manufacturing industry. To improve the efficiency of TIG welding, the Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) method has been introduced. WAAM is a welding method that utilizes an electric arc welding process with the use of an additional wire feeder. A TIG-WAAM machine consists of components such as a TIG power source, welding torch, wire feeder, and control system to regulate welding parameters. Therefore, the welding torch is an important component in this research on welding.

The designed which has been designed in this research, will then be analyzed through analytical calculations and simulations using Autodesk Inventor 2021 software to verify the construction of the TIG welding machine can withstand the load of the designed welding torch. This research will primarily focus on the strength of the TIG welding machine's construction to withstand the load after the welding torch is designed, and then compare the results with the simulation calculations using Inventor software. Analytical load calculations are essential to ensure the safety and strength of the equipment in performing its function. The results of the von mises stress through analytical and simulation before welding torch are 1,49 MPa and 0,24 MPa. Meanwhile the analytical and simulation after welding torch are 0,167 MPa and 0,27 MPa."

"Pengelasan Tungsten Inert Gas TIG merupakan pengelasan yang menggunakan elektroda non konsumabel, sehingga dapat dilakukan tanpa logam pengisi. Pengelasan TIG secara umum dilakukan untuk pengelasan stainless steel 304. Material Stainless Steel 304 merupakan material yang umum digunakan di bidang industri perminyakan dan manufaktur. Arus merupakan parameter yang paling umum diubah untuk mencari karakteristik yang berbeda. Namun pengubahan frekuensi masih sangat jarang digunakan dan masihsedikit penelitian yang membahas pengaruh frekuensi terhadap hasil pengelasan. Dalam penelitian ini akan dibahas mengenai pengaruh frekuensi terhadap geometri manik hasil pengelasan pelat SS 304 dengan dimensi 100 mm x 50 mm x 3 mm. Pengelasan dilakukan secara otomatis menggunakan peralatan Power TIG 2200 AC/DC Pulse Welding Machine Gekamac dengan besar arus sebesar 90, 93, 95, 97, dan 100 A dan variasi frekuensi pengelasan sebesar 50-250 Hz dengan jarak 50 Hz. Karakterisasi hasil pengelasan dilakukan melalui makrografi dengan jangka sorong digital ketelitian 0,01 mm dan perangkat lunak Dinolight. Hasilnya adalah pengaruh kenaikan frekuensi terhadap geometri manik las sebanding dengan penurunan arus pengelasan. Bagian yang berbeda hanya geometri lebar manik las bagian tengah.

---

Tungsten Inert Gas TIG welding procedure is done using non consumable electrodes. This method is widely used for welding stainless steel SS 304 components in petroleum and manufacturing industry. Most of the available studies are conducted to observe the influence of various current inputs to the produced weld. Welding frequency, however, has not been discussed significantly regarding to its effect on the result of TIG weld. This research mainly discusses about the effect of welding frequency to bead geometry of welded SS 304 plates. Initial specimens were shaped into 100 mm x 50 mm x 3 mm dimension using hand jigsaw. The welding procedures were done automatically using Power TIG 2200 AC DC Pulse Welding Machine Gekamac instrument with variations on welding current and frequency of 90, 93, 95, 97, 100 A and 50 250 Hz with 50 Hz step, respectively. Characterizations of produced welds were done by macrography using digital caliper and Dinolight software. The result is effect for higher frequency to bead geometry are the same with effect of lower current."

"Baja tahan karat dua fasa (Dupfex Stainfess Sfeey merupakan baja yang memiffki kekuafan mekanis dan ketahanan korosi yang bafk sahingga pada industri modem dawasa inf mulai banyak digunakan terutama pada industri minyak, gas, petrokimia, dan kenas. Dalam aphkasinya diperlukan suatu proses penyambungan a7mana dafam ha! ini proses penyambungan yang dapat dirakukan terhadap materia! ini adafah pengelasan. Untuk mendapafkan has!! pengefasan yang baik pedu dmerharikan parameter-parameter penge!asan sepeni besar arus dan kecepatan pengelasan. Oleh karena itu diiakukan penefitian ini yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh parameter pengalasan tersebuf dengan menggunakan metoda TIG. Ams yang digunakan sebasar 100, 150, dan 200 A, sedangkan kecepatannya sabesar 3, S dan 7 mm/defik. Dari basil pengamafan tedihaf adanya perbedaan Iebar dan penatrasi lasan untuk besar arus dan kecepatan yang berbeda, dirnana untuk daarah yang masukan panasnya rendah rebar dan panelrasi lasan akan Iebih rendah daripada daarah masukan panas yang febih tinggi. Daarah HAZ dengan masukan panas yang rendah akan di dapaf suatu struktur mikro dengan perbandingam fasa fen? dan ausfenit yang lebfh linggi Masukan panas yang tinggijuga dapat meningkafkan kekerasan pada daerah HAZ. Jaw dapaf disimpulkan bahwa semakin besar masukan panas semakin besaf pula lebar Iasan dan penetrasi fasan pada Iogam induk. Di samping ilu masukan panes juga mempengaruhi perfumbuhan austenif, an mana semakin tfnggi masukan panas semakin banyak fasa austenit yang tumbuh."

"Pada era digital ini kebutuhan manusia dalam teknologi semakin berkembang pesat. Teknologi selalu dituntut untuk berkembang untuk memudahkan manusia dalam memenuhi segala aktivitas dan kebutuhannya. Teknologi proses manufaktur adalah salah satunya. Proses manufaktur yang paling banyak digunakan dalam industri saat ini adalah pengelasan. Salah satu contoh teknologi yang berkembang adalah pengelasan otomatis TIG (Tungsten Inert Gas). Pada penelitian ini, dilakukan pengelasan aluminium paduan AA1100 dengan menggunakan pengelasan Tungsten Inert Gas (TIG) otomatis untuk mendapatkan data training neural network sebagai bahan pengklasifikasian hasil pengelasan. Dimensi spesimen yang digunakan dalam penelitian ini yaitu panjang 14 cm, lebar 7 cm serta ketebalan 3,8 mm. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pengklasifikasian hasil las yang baik dan buruk (ada cacat) menggunakan machine vision dan neural network sebagai tahap awal dalam penerapan CNN dalam automatic TIG welding serta untuk mengetahui akurasi, presisi dan loss dari sistem vision tersebut dari pre-trained model ResNet-50 dan YOLOv5n. Penelitian ini dimulai dengan mempelajari segala sesuatu tentang metode pengelasan TIG, mempelajari pengaruh-pengaruh apa saja yang dapat menyebabkan pengelasan gagal serta mempelajari metode machine learning untuk mengklasifikasikan hasil pengelasan yang baik maupun hasil pengelasan yang gagal pada material Aluminium AA1100. Selanjutnya dilakukan pengelasan untuk mengambil data acuan sebagai bahan dasar klasifikasi hasil pengelasan, lalu dataset tersebut dilakukan labelling dan di training menggunakan pre-trained model ResNet-50 dan YOLOv5n. Dua model yang terbuat dari hasil training tersebut kemudian di uji coba menggunakan 70 data test. Hasil dari tes tersebut yaitu: Pada tes dengan model YOLOv5s (epoch 50, batch 16 dan learning rate 0.001) menghasilkan nilai akurasi sebesar 88,57% dengan nilai item yang benar 45/50 dan 17/20. Model ini juga menghasilkan loss sebesar 11,42% dan precision sebesar 90%. Pada tes dengan model YOLOv5s dengan hyperparameter (epoch 100, batch 32 dan learning rate 0.001) menghasilkan nilai akurasi sebesar 97,14% dengan nilai item yang benar 49/50 dan 19/20, model ini juga menghasilkan loss sebesar 2,8% dan nilai precision sebesar 98%. Pada tes dengan model yang menggunakan architecture ResNet-50 dengan (epoch 50, batch 16 dan learning rate 0.001) menghasilkan nilai benar 43/50 dan 16/20 dengan nilai accuracy sebesar 84,28%, nilai loss 15,7% dan precision 86%. Untuk model ResNet-50 dengan hyperparameter (epoch 100, batch 32 dan learning rate 0.001) menghasilkan nilai akurasi sebesar 94,28% dengan nilai item yang benar 47/50 dan 19/20, model ini juga menghasilkan loss sebesar 5,71% dan nilai precision sebesar 94%.

---

In this digital era, human needs in technology are growing rapidly. Technology is always required to develop to make it easier for humans to fulfill all their activities and needs. Manufacturing process technology is one of them. The most widely used manufacturing process in industry today is welding. One example of a developing technology is TIG (Tungsten Inert Gas) automatic welding. In this study, welding of aluminum alloy AA1100 was carried out using automatic Tungsten Inert Gas (TIG) welding to obtain neural network training data as a material for classifying welding results. The dimensions of the specimens used in this study were 14 cm long, 7 cm wide and 3.8 mm thick. Welding is carried out with a fixed current, namely 120A and using filler ER5356. This study aims to create a classification system for good and bad (defective) welds using machine vision and neural networks as an initial step in applying CNN in automatic TIG welding and to determine the accuracy, precision and loss of the vision system from pre-trained models ResNet-50 and YOLOv5n. This research began by learning everything about the TIG welding method, learning what influences can cause welding to fail and studying the machine learning method to classify good welding results and failed welding results on Aluminum AA1100 material. Next, welding is carried out to retrieve reference data as the basis for the classification of welding results, then the dataset is labeled and trained using the pre-trained ResNet-50 and YOLOv5n models. The two models made from the results of the training were then tested using 70 test data. The results of the test are: The test with the YOLOv5s model (epoch 50, batch 16 and learning rate 0.001) produces an accuracy value of 88.57% with correct item values 45/50 and 17/20. This model also produces a loss of 11.42% and a precision of 90%. In tests with the YOLOv5s model with hyperparameters (epoch 100, batch 32 and learning rate 0.001) it produces an accuracy value of 97.14% with correct item values 49/50 and 19/20, this model also produces a loss of 2.8% and precision value of 98%. In the test with a model that uses architecture ResNet-50 with (epoch 50, batch 16 and learning rate 0.001) it produces a correct score of 43/50 and 16/20 with an accuracy value of 84.28%, a loss value of 15.7% and a precision of 86 %. For the ResNet-50 model with hyperparameters (epoch 100, batch 32 and learning rate 0.001) it produces an accuracy value of 94.28% with correct item values 47/50 and 19/20, this model also produces a loss of 5.71% and precision value of 94%."