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저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회 강연 및 논문 초록집
발행연도
2007.5
수록면
269 - 274 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2007

AA5182 알루미늄 판재의 Nd:YAG 레이저 용접에서 유전 알고리즘을 이용한 공정변수 최적화에 대한 연구
박영환 ,  이세헌 ,  박현성 대한기계학회 춘추학술대회 2007.05 학술대회자료

2006

용가 와이어를 적용한 알루미늄 레이저 용접에서 공정 자동화를 위한 유전 알고리즘을 이용한 공정변수 최적화
박영환 대한용접·접합학회지 2006.10 학술저널

2005

Filler wire를 이용한 알루미늄 레이저 용접에서 신경회로망과 유전 알고리즘을 이용한 공정 모델링 및 변수 최적화
박영환 ,  이세헌 ,  박현성 외 1명 대한용접학회 특별강연 및 학술발표대회 개요집 2005.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Many automotive companies have tried to apply the aluminum alloy sheet to car body because reducing the car weight can improve the fuel efficiency of vehicle. In order to do that, sheet materials require of weldablity, formability, productivity and so on. Aluminum alloy was not easy to join these metals due to its material properties. Thus, the laser is good heat source for aluminum alloy welding because of its high heat intensity. However, the welding quality was not good by porosity, underfill, and magnesium loss in welded metal for AA5182 aluminum alloy. In this study, Nd:YAG laser welding of AA 5182 with filler wire AA 5356 was carried out to overcome this problem. The weldability of AA5182 laser welding with AA5356 filler wire was investigated in terms of tensile strength and Erichsen ratio. For full penetration, mechanical properties were improved by filler wire. In order to optimize the process parameters, model to estimate tensile strength by artificial neural network was developed and fitness function was defined in consideration of weldability and productivity. Genetic algorithm was used to search the optimal point of laser power, welding speed, and wire feed rate.
#Aluminum alloy(알루미늄 합금) #Laser welding(레이저 용접) #Genetic algorithm(유전알고리즘) #Neural network(신경 회로망) #Process parameter optimization(공정변수 최적화)

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험
3. 용접 공정변수 최적화
4. 결론
후기
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