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김동윤 (한국생산기술연구원) 황준형 (현대 NGV) 김광국 (한국생산기술연구원) 김영민 (한국생산기술연구원) 유지영 (한국생산기술연구원) 박준홍 (한양대학교)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌 第41卷 第1號
발행연도
2023.2
수록면
17 - 27 (11page)

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본 연구에서는 AC 펄스를 적용한 Al 5000, Al6000 계열 합금의 GMAW lap-fillet joint의 용접부에 대하여 인공 신경망 모델을 활용하여 인장 전단 강도를 예측하였다.
1) 4 가지의 용접 조합에서 다양한 용접부 형상을 획득하기 위하여 와이어 송급 속도 및 EN ratio를 변경하여 적정 용접 구간을 확보하였다. Lap-fillet joint의 용접부에서는 각장, 목두께의 크기가 증가할수록 용접부 인장 전단 강도는 증가하는 경향을 보였으며, 용입 깊이와는 무관하였다. EN ratio가 증가할수록 모재로의 입열량이 적어져 넓은 용접 구간을 확보하였지만, EN ratio와 용접부 인장 전단 강도의 관계는 직접적으로 확인할 수 없었다.
2) 용접부 크기 및 형상 정보를 얻기 위해서 파괴검사인 용접부 단면 분석을 진행하였고, 단면 형상 정보 중 용접부 길이 6 개, 각도 3 개, 면적 3 개 데이터를 통해 인공 신경망 모델을 활용하여 용접부 인장전단 강도를 예측하였다. 예측결과 오차평균은 9.27%이고 R²는 0.90이었다.
3) 레이저 비전 센서를 활용하여 용접부 비드 프로파일 정보를 통해 용접부 크기를 측정하였다. 레이저 비전 센서를 통해 얻은 용접부 크기와 실제 단면 분석에서 얻은 용접부 크기를 비교해 본 결과 오차율은 10% 이내임을 확인할 수 있었다. 레이저비전 센서를 활용해 얻은 용접부 단면 형상 정보 중 용접부 길이 4개, 각도 2 개, 면적 1 개의 데이터로 용접부 인장전단 강도를 예측한 결과 오차평균은 6.44%이고 R2는 0.93이었다.
알루미늄 합금 GMAW lap-fillet 조인트의 용접부에서 단면 분석과 직접적인 방법을 통해 용접부 기계적 특성을 예측할 수 있으며, 레이저 비전과 같은 센서를 활용하여 비드 프로파일 정보를 획득할 수 있으면 직접적인 파괴 검사과 아닌 간접적인 방법으로도 용접부 기계적 특성을 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
#Aluminum alloys #GMAW #ANN #Tensile-shear strength prediction #Weld shape

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 방법 및 절차
3. 실험 결과 및 고찰
4. 요약
References

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