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김종규 (동의대학교) 구자훈 (동의대학교) 박영도 (동의대학교) 김영창 (동의대학교) 황영민 (효성중공업) 김희수 (효성중공업) Siva Prasad Murugan (La Rochelle University) 구남국 (동의대학교)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌 第39卷 第6號
발행연도
2021.12
수록면
649 - 657 (9page)

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Resistance spot welding, which has the advantages of low cost and high productivity, is the most common method used in the automobile industry for joining steel sheets. However, in practice, resistance spot welds are typically tested for welding quality using destructive rather than non-destructive inspection methods because of their lower cost. However, in destructive inspection, quality defects can be found only after the completion of the process. Accordingly, several studies are currently being conducted to predict the quality of welding in real time. Welding quality is determined by the diameter of the nugget, and its size depends on several independent variables. In this study, a linear regression model and artificial neural network model were constructed to predict the nugget diameter. An electric power pattern was obtained from the results of a welding experiment, and nine types of electric power characteristic values were extracted from the obtained electric power pattern as independent variables. From the nine electric power characteristic values, six having the highest correlation with the nugget diameter were determined as final independent variables through correlation analysis. The linear regression model was constructed using multiple linear regression analysis, and the artificial neural network model was built using a deep neural network model with two hidden layers and nodes of 64 and 16. In this study, the error between the actual measured and predicted nugget diameters was taken as 0.2 ㎜ or less as a good predictive value. When the linear regression model was used to predict the nugget diameter, only approximately 36% were predicted well. By contrast, when the artificial neural network was used, approximately 86% were predicted well. Thus, the artificial neural network model yielded better results. It was determined that with more welding data and information on steel types, the proposed welding quality prediction system could be improved.
#Resistance spot welding #Multiple linear regression analysis #Artificial neural network #Monitoring data #Nugget diameter #Correlation analysis

목차

Abstract
1. 서론
2. 선형회귀분석 및 인공신경망
3. 저항 점용접
4. 너겟 직경 예측 모델 개발
5. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
손창석 / 2015 / 시뮬레이션을 이용한 고효율 차체용 780MPa급 강판의 저항 점 용접 강도 예측 모델 개발 / 동력시스템공학회지 19(2):70~77 dbpia Y. J. Cho / 2000 / Real Time Quality Assurance with a Pattern Recognition Algorithm during Resistance Spot Welding / J. Korean Weld. Join. Soc 18(3):114~121 google schola 신석우 / 2018 / 차체용 1.2GPa급 초고장력 TRIP강판의저항 점 용접부 너겟 지름 예측에 관한 연구 / 한국산학기술학회논문지 19(3):52~60 dbpia 조재형 / 2019 / 인공 신경망을 이용한 실시간 용접품질 예측에 관한 연구 / 디지털융복합연구 17(5):217~223 dbpia 조희원 / 2020 / Predicting Failure Modes of Resistance Spot Welds from the Chemical Composition of Materials / 대한용접접합학회지 38(5):450~459 Crossref

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