물리기반 인공신경망을 이용한 마찰교반용접의 용접 속도 최적화

김진원; 김태진

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김진원 (전북대학교) 김태진 (전북대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2024년 학술대회

발행연도: 2024.11

수록면: 141 - 146 (6page)

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This study proposes a novel approach to optimize the welding speed in the Friction Stir Welding (FSW) process. A 2D heat transfer model was developed using Physics-Informed Neural Networks (PINNs) to predict the temperature distribution during the FSW process. The model incorporates heat generation from the friction between the tool and the workpiece, as well as heat conduction and convection. The network is trained using a loss function that integrates PDE constraints, initial conditions, boundary conditions, welding speed, and minimum temperature constraints. The Lagrange multiplier method was applied to enforce temperature constraints while maximizing the welding speed. To evaluate the model's performance, the standard PINNs model, which does not include physical constraints, was compared to the Lagrangian PINNs model. Experimental results demonstrated that the Lagrangian PINNs exhibited a more stable and consistent loss reduction pattern and superior performance in managing heat generation loss due to variations in tool rotation speed. This study has the potential to improve the efficiency and quality of the FSW process and is expected to be applicable to other complex manufacturing processes as well.

#물리기반 인공신경망(Physics-informed neural networks) #마찰교반용접(Friction stir welding) #용접속도 최적화(Welding speed optimization) #라그랑지 승수법(Lagrangian Multiplier Method)

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