메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조영길 (한국생산기술연구원) 이승환 (한양대학교) 최돈현 (현대모비스) 강민정 (한국생산기술연구원)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌 第43卷 第2號
발행연도
2025.4
수록면
194 - 204 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Laser welding offers advantages like high speed, narrow seams, and reduced heat-affected zones, but is limited when joining dissimilar materials such as aluminum (Al) and low-carbon steel (Fe) due to differences in physical properties and the formation of brittle intermetallic compounds (IMCs), including FeAl₂ and Fe₂ Al<sub>5</sub> . To address this, cold spray technology propels Fe powder at high velocity to create mechanical bonding, suppress IMC formation, and enhance interface stability. In this study, laser welding was applied to overlapped joints of stainless steel, a cold-sprayed Fe layer, and aluminum. Mechanical and microstructural properties were evaluated under varying welding parameters and corrosive environments. Additionally, a CNN-based model using thermal and molten pool images from CMOS and IR cameras was developed to classify weld penetration states. The findings confirm cold spray’s effectiveness as an interlayer method and show that AI enables process control over weld penetration.

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 딥러닝 모델과 데이터 준비
4. 실험결과 및 논의
5. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0