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저자정보
오원빈 (Korea Marine Equipment Research Institute) 나현호 (Korea Marine Equipment Research Institute) 조민호 (Korea Marine Equipment Research Institute) 오도원 (Korea Marine Equipment Research Institute) 윤태종 (Korea Marine Equipment Research Institute) 민후식 (Korea Marine Equipment Research Institute) 김용진 (Korea Institute of Machinery & Materials) 이태현 (Korea Institute of Machinery & Materials) 이상찬 (Mokpo National University)
저널정보
한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국생산제조학회지 Vol.33 No.6
발행연도
2024.12
수록면
349 - 358 (10page)
DOI
10.7735/ksmte.2024.33.6.349

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Most methods for detecting welding defects are manual, whereby workers directly observe the defects occurring during welding. However, these methods are time-consuming and vary greatly in accuracy depending on the worker's judgment ability. Therefore, a method is required for automatic detection of welding defects. However, welding defects vary in size and shape, presenting limitations to automation. Thus, research on applying machine learning methods and deep learning technology, artificial intelligence (AI) techniques in the 4th Industrial Revolution, is urgently required. In this study, high-speed gas metal arc (GMA) welding was performed using STPG 370 steel to select the optimal welding process parameters for the heating coil pipeline, acquiring real-time data for quality analysis of molecular dynamic (MD) welding. In addition, optimal process variables were selected and verified through thermo-elastoplastic analysis.
#Heating coil #Mahalanobis algorithm #GMA welding #Cluster analysis #Heat transfer analysis #Thermal structural analysis

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 용접실
3. 히팅코일 파이프라인 용접부 분석 및 고찰
4. 히팅코일 파이프라인 FEM 해석을 통한 검증
5. 결론
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