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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서보욱 (창원대학교) 정영철 (창원대학교) 조영태 (창원대학교)
저널정보
대한용접·접합학회 대한용접·접합학회지 大韓熔接·接合學會誌 第38卷 第3號
발행연도
2020.6
수록면
241 - 247 (7page)

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A tandem welding process is frequently used in the welding of large structures with the aim of improving productivity and deposition rate. However, in this process, considerable thermal deformation of the base material occurs owing to two arc heat sources, thereby deteriorating the welding quality. Seam tracking in tandem welding is essential to improve the welding quality. However, in tandem welding, there are several issues in selecting a welding line tracking signal owing to arc interaction. Therefore, in this study, machine learning was applied to select signals for seam tracking in tandem welding. The existing seam tracking signal selection method predicts the contact tip to work distance(CTWD) by measuring the welding current and voltage. The CTWD, varies depending on the welding current and voltage signal; in this study, it was predicted to perform regression analysis and signal-to-noise(SN) ratio analysis. Through the SN ratio analysis, the highest SN ratio was selected as the seam tracking signal. Subsequently, machine learning linear models and regression tree models were trained. As a result of comparing the difference between the machine learning model and the regression analysis, the prediction equation of the regression tree model is appropriate as the welding line tracking equation.

목차

Abstract
1. 서론
2. 동기형 탠덤 용접 메커니즘
3. 데이터 분석 알고리즘
4. 실험 방법
5. 실험 결과
6. 결론
References

참고문헌 (15)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-581-000842328