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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.11
- 수록면
- 612 - 615 (4page)
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Remote Laser Welding (RLW) has been considered as a new and promising technology for sheet metal assembly in automobile industry. It shows several benefits and advantages over the other existing technologies. However, the current application of RLW is lack of control system required to detect any faults or errors that will occur during the joining process. The fault detection modules is essential for reducing the possibility of defects. In this paper, the fault detection module was built by using artificial neural network (ANN) model. A certain combination of parameters value, such as laser power, welding speed, focus length, temperature, and material thickness, will be used as an input for the network. Therefore, the network will be able to analyze the fault patterns and give a feedback in the form of faults type estimation. The output will support the users for adjusting the input parameters to obtain high quality joints.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Remote Laser Welding Faults Characteristics
3. Fault Detection Module
4. Conclusion
Acknowledgement
References
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