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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Ye-Rang Jeon (Keimyung Univ.) Hae-Woon Choi (Keimyung Univ.)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제21권 제6호
발행연도
2022.6
수록면
8 - 14 (7page)

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In this study reports experiments were conducted to determine the quality of weld beads of different materials, Al and Cu. Among the lasers used to make battery cells for electric vehicles, non-destructive testing was performed using deep learning to determine the quality of beads welded with the ARM laser. Deep learning was performed using AlexNet algorithm with a convolutional neural network structure. The results of quality identification were divided into good and bad, and the result value was derived that all the results were in agreement with 94% or more. Overall, the best welding quality was obtained in the experiment for the fixed ring beam output/variable center beam output, in the case of the fixed beam (ring beam) 500W and variable beam (center beam) 1,050W; weld bead failure was seldom observed. The tensile force test to confirm the reliability of welding reported an average tensile force of 2.5kgf/mm or more in all sections.
#Laser Welding(레이저용접) #Deep Learning(딥러닝) #Quality Determination(품질 판별)

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Experiments
3. Results
4. Discussion and Conclusion
REFERENCES

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