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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 316 - 325 (10page)
- DOI
- 10.7735/ksmte.2023.32.6.316
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The tandem welding method employs multiple wires to enhance productivity and increase deposition rates in arc welding. This study aimed to develop and validate a deep neural network (DNN) algorithm for predicting bead geometry. The algorithm processes real-time data and bead geometry measurements obtained from tandem gas metal arc (GMA) welding. A tandem GMA welding experiment with SS400 plates was performed, collecting current and voltage waveforms in real-time via a monitoring system. Furthermore, post-experiment bead width and height data were precisely captured with a 3D scanner. The acquired data served as training data to develop the DNN algorithm. Backpropagation was employed in the DNN for bead geometry prediction; its accuracy was evaluated using the Predictive Ability of Model (PAM). The DNN algorithm achieved over 96% accuracy in predicting bead width and height, suggesting its applicability in industrial settings like shipyards and automotive plants to improve weld quality and efficiency.
목차
ABSTRACT
1. Introduction
2. Experimental work
3. Results and discussion
4. Conclusion
References
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