알루미늄 합급의 레이저 가공에서 인장 강도 예측을 위한 회귀 모델 및 신경망 모델의 개발

박영환; 이세헌

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박영환 이세헌

저널정보: Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회지 Vol.24 No.4

발행연도: 2007.4

수록면: 93 - 101 (9page)

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Aluminum alloy which is one of the light materials has been tried to apply to light weight vehicle body. In order to do that, welding technology is very important. In case of the aluminum laser welding, the strength of welded part is reduced due to porosity, underfill, and magnesium loss. To overcome these problems, laser welding of aluminum with filler wire was suggested. In this study, experiment about laser welding of AA5I82 aluminum alloy with AA5356 filler wire was performed according to process parameters such as laser power, welding speed and wire feed rate. The tensile strength was measured to find the weldability of laser welding with filler wire. The models to estimate tensile strength were suggested using three regression models and one neural network model. For regression models, one was the multiple linear regression model, another was the second order polynomial regression model, and the other was the multiple nonlinear regression model. Neural network model with 2 hidden layers which had 5 and 3 nodes respectively was investigated to find the most suitable model for the system. Estimation performance was evaluated for each model using the average error rate. Among the three regression models, the second order polynomial regression model had the best estimation performance. For all models, neural network model has the best estimation performance.

#Laser Welding(레이저 용접) #Filler Wire(용가와이어) #Tensile Strength(인장 강도) #Regression Model(회귀 모델) #Neural Network Model(신경망 모델) #Average Error Rate(평균 오차율)

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