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이기동 (포틀랜드주립대학) 강상훈 (한국생산기술연구원) 강민정 (한국생산기술연구원) 이성 (포틀랜드주립대학) 현승균 (인하대) 김철희 (포틀랜드주립대학)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌 第39卷 第1號
발행연도
2021.2
수록면
27 - 35 (9page)

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Thin sheets of Al/Cu dissimilar materials are overlap welded for the electrical connection of secondary battery electrodes by laser welding. The weld penetration depth is an important joint quality to ensure strength and electrical conductance. It is difficult to predict the penetration depth using analytical methods because of the high laser reflection and small thickness of the base materials. Several machine learning algorithms were investigated to develop regression models for the penetration depth. The models included linear regression, decision tree, supported vector regression, Gaussian process regression, and decision tree ensemble model groups. The regression models with high degrees of freedom showed excellent mean absolute percentage errors (MAPE) and coefficients of determination (R²). In particular, the Gaussian process regression model with exponential kernels had an MAPE of 0.2% and an R² of unity.
#Machine learning #Laser welding #Penetration depth #Aluminum #Copper #Overlap joint

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 수집 및 모델링방법
3. 결과 및 토론
4. 결론
References

참고문헌 (26)

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2008 / Welding and Joining Handbook, 1: Ferrous and Nonferrous Alloys / Korean Welding and Joining Society :287~288 google schola John Goldak / 1984 / A new finite element model for welding heat sources / Metallurgical Transactions B 15(2):299~305 Crossref C.-H. Kim / 2003 / Modeling of temperature field and solidified surface profile during gas–metal arc fillet welding / Journal of Applied Physics 94(4):2667~2679 Crossref W. Essers / 1981 / Heat Transfer and Penetration Mechanisms with GMA and Plasma-GMA Welding / Weld. J 60(2):37~42 google schola M. Lu / 1989 / Power Inputs in Gas Metal Arc Welding of Aluminum-Part 2 / Weld. J 68(11):452s~456s google schola

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