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이종표 (목포대학교) 김일수 (목포대학교) 박민호 (목포대학교) 진병주 (목포대학교) 김인주 (한국생산기술연구원) 김지선 (한국생산기술연구원)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌 第35卷 第2號
발행연도
2017.4
수록면
43 - 51 (9page)

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The automatic welding systems, have received much attention in recent years, because they are highly suitable not only to increase the quality and productivity, but also to decrease manufacturing time and cost for a given product. Automatic welding work in semiconductor or space industry to be carried out in pipe line and butt joint mostly and plasma arc welding(PAW) is actively applied. To get the desired quality welds in automated welding system is challenging, a mathematical model is needed that has complete control over the relevant process parameters in order to obtain the required mechanical properties. However, In various industries the welding process mathematical model is not fully formulated for the process parameter and on the welding conditions, therefore only partial variables can be predicted. Therefore, this paper investigates the interaction between the welding parameters and mechanical properties for predicting the weld bead geometry by analyzing the S/N ratio.
#Plasma welding #Full factorial design #S/N ratio #Optimization #Vacuum bellows #Tension test

목차

Abstract
1. 서론
2. 벨로우즈 플라즈마 용접실험
3. 벨로우즈 플라즈마 용접실험 결과
4. S/N비를 이용한 벨로우즈 용접부 분석
5. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
K. Pal and S. K. Pal, Soft computing methods used for the modelling and optimisation of gas metal arc welding, International Journal of Manufacturing Research, 6-1 (2011), 15-29 N. Murugan and R. S. Parmar, Effects of MIG process parameters on the geometry of the bead in the automatic surfacing of stainless steel, Journal of Materials Processing, 41-4 (1994), 381-398 I. S. Kim, A. Basu and E. Siores, Mathematical models for control of weld bead penetration in the GMAW process, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 12-6 (1996), 393-401 P. S. Rao, O. P. Gupta, S. N. Murty, and A. B. Rao, Effect of process parameters and mathematical model for the prediction of bead geometry in pulsed GMA welding, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 45-5 (2009), 496-505 David E. Gldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, (1989) google schola

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