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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이정익 고병갑
저널정보
한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국공작기계학회 논문집 Vol.16 No.4
발행연도
2007.8
수록면
79 - 86 (8page)

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The shape of excessive penetration mainly depends on welding conditions(welding current and welding voltage), and welding process(groove gap and welding speed). These conditions are the major affecting factors to width and height of back bead. In this paper, back-bead prediction and weldability estimation using artificial neural network were investigated. Results are as follows. 1) If groove gap, welding current, welding voltage and welding speed will be previously determined as a welding condition, width and height of back bead can be predicted by artificial neural network system without experimental measurement. 2) From the result applied to three weld quality levels(ISO 5817), both experimented measurement using vision sensor and predicted mean values by artificial neural network showed good agreement. 3) The width and height of back bead are proportional to groove gap, welding current and welding voltage, but welding speed. is not.

목차

Abstract
1. 서론
2. 이면비드의 예측 및 용접성 평가
3. 실험
4. 고찰
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (14)

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