Optimization of process parameters in friction stir welding of aluminium matrix SiC-Al2O3 composites by genetic algorithm

P. Gopi Krishnan; B. Suresh Babu; K. Siva

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: P. Gopi Krishnan B. Suresh Babu K. Siva

저널정보: 한양대학교 세라믹공정연구센터 Journal of Ceramic Processing Research Journal of Ceramic Processing Research 제21권 제2호

발행연도: 2020.1

수록면: 157 - 163 (7page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

Friction stir welding (FSW) grabs more attention since the past decade among the researchers worldwide due to its excellentcharacteristics such as no emission of fumes, no filler material, comparatively economical and so on. Friction stir weldingis effectively used in bringing better joint without any appreciable defects in light materials such as Aluminium, Magnesiumetc., Experiments in FSW of materials with high density such as steel, copper alloys etc., have also been tried out. Theselection of proper welding parameters determines a good weldment. In this work, Aluminium matrix hybrid compositewas manufactured through stir casting with the matrix AA7010 and reinforcements SiC and Al2O3. The hybrid compositeworkpieces were subjected to friction stir welding process by varying the process parameters such as tool rotation speed,welding speed and axial force using Taguchi L27 orthogonal array. Tensile strength of FS welded composite was examinedand regression analysis was done. Genetic Algorithm technique was used to optimize the weld tensile strength within thedesign space of 53 = 125 alternatives of parametric combinations. The study focuses on the improvement of the tensilestrength of the welded specimens.

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

E. A Starke / 1996 / Prog. Aerospace Sci 32(2-3):131~172

S. Ghosh / 2013 / J. Compos :1~9

G. Li-na / 2011 / Tran Nonferrous Met. Soc. China 21(2):274~279

A. Apasi / 2012 / Tribol. Ind 34(1):36~43

M.H. Robert / 2002 / Achievements in Materials and Manufacturing Engineering / Proceeding of the 11th International Scientific Conference (AMME'2002) :463~466

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

P. Gopi Krishnan

소속기관 한양대학교 세라믹공정연구센터

주요연구분야 공학 > 재료·에너지공학 > 재료공학

논문수 1 이용수 5

B. Suresh Babu

소속기관 한양대학교 세라믹공정연구센터

주요연구분야 공학 > 재료·에너지공학 > 재료공학

논문수 1 이용수 5

K. Siva

소속기관 한양대학교 세라믹공정연구센터

주요연구분야 공학 > 재료·에너지공학 > 재료공학

논문수 1 이용수 5

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (17)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)