Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini didasarkan pada kebutuhan untuk menggabungkan material dengan sifat mekanik yang berbeda guna memperoleh sifat mekanik gabungan yang lebih baik dan biaya yang lebih rendah, yang sering digunakan dalam berbagai industri, seperti industri petrokimia, minyak dan gas, pembangkit listrik, serta otomotif. Penelitian ini dilakukan untuk memahami pengaruh variasi logam pengisi terhadap mikrostruktur dan nilai kekerasan pada penyambungan baja tahan karat 316L dan baja karbon rendah A36 menggunakan metode pengelasan Tungsten Inert Gas (TIG). Pengelasan dua jenis material dilakukan dengan menggunakan tiga variasi logam pengisi, yaitu ER309L, ER316L, dan ER308LSi. Pengujian yang dilakukan meliputi pengujian mikrostruktur menggunakan mikroskop optik, pengujian kekerasan dengan metode microvickers, serta analisis unsur kimia menggunakan pengujian OES. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variasi logam pengisi mempengaruhi mikrostruktur dan nilai kekerasan pada daerah lasan dan Heat Affected Zone (HAZ). Salah satu hasil signifikan dari penelitian ini adalah bahwa penggunaan logam pengisi ER309L menghasilkan nilai kekerasan yang lebih tinggi dan mikrostruktur yang lebih halus pada sambungan las dibandingkan dengan logam pengisi lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa pemilihan logam pengisi yang tepat sangat penting untuk meningkatkan kualitas sambungan las pada material dengan karakteristik yang berbeda.

---

This research is based on the necessity to combine materials with different mechanical properties to achieve better combined mechanical properties and lower costs, which are frequently used in various industries, such as petrochemical, oil and gas, power generation, and automotive industries. This study aims to understand the effect of filler metal variation on the microstructure and hardness values in the welding of 316L stainless steel and low carbon steel A36 using the Tungsten Inert Gas (TIG) welding method. The welding of the two types of materials was conducted using three variations of filler metals, namely ER309L, ER316L, and ER308LSi. The tests conducted included microstructure analysis using an optical microscope, hardness testing using the microvickers method, and chemical element analysis using OES testing. The results showed that the variation in filler metals affects the microstructure and hardness values in the weld area and the Heat Affected Zone (HAZ). One of the significant findings of this study is that the use of ER309L filler metal resulted in higher hardness values and a finer microstructure in the weld joint compared to the other filler metals. This indicates that the appropriate selection of filler metal is crucial for improving the quality of weld joints in materials with different characteristics."

"Paduan Aluminum merupakan logam ringan yang banyak digunakan untuk keperluan industry otomotif dan penerbangan. Pengelasan Tungsten Inert Gas (TIG) sangat cocok untuk pengelasan paduan aluminum dengan mengkombinasikan menggunakan alat pengumpan otomatis wire feeder. Wire feeder adalah alat yang digunakan untuk mengumpankan kawat las dimana sistem kontrol terpisah dengan mesin las. Proses pengelasan square groove butt joint dilakukan pada specimen aluminum 6063 dengan dimensi panjang, lebar, dan tebal adalah 120 x 50 x 3 mm. Mesin las yang digunakan adalah Power TIG 2200 AC/DC Pulse Welding Machine Gekamac. Penelitian ini dilakukan pengujian pengaruh besar arus dan kecepatan pengelasan terhadap lebar manik yang dihasilkan. Variasi yang digunakan besar arus adalah 140 A, 145 A, 150 A dan kecepatan pengelasan adalah 1,8 mm/s, 1,9 mm/s, dan 2 mm/s. Pengukuran dilakukan dengan jangka sorong digital dengan ketelitian 0,01mm. Pada penelitian ini juga membandingkan pengumpanan kawat secara kontinu dengan delay/jeda terhadap permukaan lebar manik yang dihasilkan.

---

Aluminum alloy is light metal which is widely used for automotive and aerospace industry. Tungsten Inert Gas (TIG) welding is very suitable for aluminum alloy welding by combining using automatic wire feeder. Wire feeder is a machine used to feed wire where the control system is separated by welding machine. The butt joint welding process was carried out on a 6063 aluminum specimen with dimensions of length, width, and thickness of 120 x 50 x 3 mm. The welding machine used is the Power TIG 2200 AC/DC Pulse Welding Machine Gekamac.

This research is done to test the influence of the current and the speed of welding to the welding bead width. The variations used by the current are 140 A, 145 A, 150 A and the welding speed is 1,8 mm/s, 1,9 mm/s, and 2 mm/s. Measurements were carried out with a digital calliper with a precision of 0.01mm. In this study also compares the wire feed continuously with delay/pause to the surface of welding bead width with produced."

"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."

"ABSTRAKPenelitian ini mempelajari efek arus pengelasan dan kecepatan pengelasan terhadap geometri las, distorsi, kekuatan tarik dan mikrostruktur pada proses pengelasan Tungsten Inert Gas (TIG). Bahan yang digunakan dalam percobaan ini adalah pipa baja karbon A36. Dimensi spesimen pipa memiliki diameter luar 114,3 mm dan ketebalan 6 mm. Logam tambah yang digunakan adalah ER70-S 6 dengan sambungan Las V-Groove. Variasi parameter pengelasan adalah arus pengelasan dan kecepatan pengelasan. Distorsi diukur dengan menggunakan mikrometer luar sebelum dan setelah proses pengelasan.Untuk geometri Las diukur dengan menggunakan mikroskop digital. Sedangkan kekuatan tarik diukur dengan mesin uji tarik dan mikrostruktur diukur dengan mikroskop. Hasilnya menunjukkan bahwa dengan meningkatkan arus las dapat memperlebar manik las danmeningkatkan distorsi. Sementara dengan meningkatkan kecepatan, hanya memberikan sedikit efek pada manik las dan distorsi. Pengelasan parameter dengan arus las 170 A dan kecepatan pengelasan 0,9 mm/s menghasilkan manik luar terluas, taper terbesar dan distorsi. Selain itu, hasil taper dan distorsi pada arah aksial lebih besar dari arah melintangdari pipa. Geometri las menunjukan bahwa pada bagian pipa di 0˚ cenderung cekung danpada 180˚ cenderung cembung. Berdasarkan hasil uji tarik spesimen pengelasan,kekuatan tarik paling tinggi adalah 502,80 MPA dengan pengelasan berarus 170 A dankecepatan pengelasan 0,9 mm/s di posisi 270˚. Foto mikroskop pada hasil pengelasanmemperlihatkan adanya equiaxed dendrit.

---

ABSTRACTIn this study, the effects of welding current and welding speed on the weld geometry, distortion, tensile strength and microstructure in the TIG welding process was studied. The material used in this experiment was A36 mild steel pipe. The dimensions of pipe specimens were 114.3 mm of outer diameter and 6 mm of thickness. The wire feeder used was ER70S 6 with a V-groove joint. The welding parameters varied were the welding current and welding speed. The distorsion was measured by using an micrometer before and after the welding process. The weld geometry was measured using a digital microscope, the tensile strength was measured by the using tensile test machine, and the microstructure was measured by a microscope. The results show that by increasing thewelding current, the weld bead and distortion increase. While by increasing the speed, it has little effect on the weld bead and distortion. Welding parameters with a welding current of 170 A and a welding speed of 0.9 mm/s produce the widest outer bead and the biggest tapers and distortion. In addition, the results of tapers and distortion in the axial direction were bigger than the transverse direction of the pipe. In addition, the taper results and distortion in the axial direction are bigger than in the transverse direction of the pipe. The weld geometry shows the pipe parts at 0° tend to concave and at 180° tend to be convex. Based on the results of the tensile test of the welding specimen, the higher tensile strength is 502.80 MPa with welding current of 170 A, and welding speed of 0.9 mm/s on the 270° welding position. And from the microscope observation, it is shown the presence of equiaxed dendrite."

"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%."

"Baja tahan karat austenistik merupakan jenis yang terluas pemakaiannya di antara keempal kelas baja tahan karat yang ada, yaitu sekitar 65 - 70% dari total kebutuhan baja tahan karat. Begitu Iuasnya pemakaian baja jenis ini tak lain karena ketahanan terhadap korosi yang baik, mampu fabnkasi serta mampu cor yang baik sekali, serla mampu las yang relatif baik. Kekuatan, ketangguhan, dan keulctannya pada temperatur rendah maupun tinggi juga baik. Pengelasan baja tahan karat austentik tidak mengalami kesulitan karena memiliki mampu las (weldabillity) yang baik. Hasil pengelasan dipengaruhi oleh banyak faktor seperti: besar arus pengelasan, jenis logam pengisi, persiapan material yang dilas, perlakuan sebelum dan sesudah dilas, dan Iain-Iain. Penelitian ini mencoba mclihat pengaruh berbagai jenis Iogam pengisi yang berbeda komposisinya dan pengaruh temperatur anil penghilangan regangan sisa terhadap sifal mekanis dan struklur mikro pada pengelasan TIG baja tahan karat austenitik (AISI 347). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan logam pengisi ER 347 baik pada kondisi tanpa anil maupun pada kondisi anil penghilangan legangan sisa memberikan kekuatan larik maksimum yang lebih tinggi Pada kondisi anil penghilangan tegangan sisa pada temperatur 700℃ dengan waktu tahan konstan sebesar 90 menit, kekuatan tarik maksimum logam las dengan Iogam pengisi ER 347 memberikan nilai optimum (rata-rata 68,09 kg/mm2). Sedangkan penggunaan logam pengisi ER 316L. memberikan nilai distribusi kekerasan yang Iebih tinggi pada kondisi tanpa anil dan anil penghilangan tegangan sisa. Untuk tiap jenis logam pengisi, meningkalnya temperatur anil penghilangan tegangan sisa akan menurunkan jumlah delta ferit pada deposit las dan memperbesar ukuran butir pada Daerah Terpengaruh Panas (DTP)."