메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

정진수 (부경대학교, 부경대학교 대학원)

지도교수
박영환
발행연도
2014
저작권
부경대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수1

표지
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (5)

초록· 키워드

오류제보하기
In order to reduce pollution of the marine environment and energy, aluminum ships is increase. In particular, FRP ships have been replaced by the aluminum ships. Aluminium alloy has high strength, low density, high corrosion resistance property at low temperature. In particular, Al 5083 alloy is mainly used high-speed ships and LNG tank.
In this paper, butt welding(6mm) type I using Plasma-GMA welding was carried out. And we were to evaluate Plasma-GMA hybrid welding characteristics of the Al 5083 aluminium alloy. The orthogonal experimental design was used to study the influence of plasma-GMA welding parameters. In order to evaluate factors(Plasma current, wire feeding rate, GMA welding voltage and welding speed) that effect bead geometry, we conducted ANOVA. Then we conducted evaluation of contribution for process parameters. Experimental results show that four bead dimensions(Bead width, Reinforcement height, Penetration Depth, Back bead width) in the Plasma-GMA welding process for a I-groove joint are affected by wire feeding speed, welding voltage and welding speed.
Three regression models and neural network model to estimate tensile strength was proposed. Estimation performance was evaluated through the coefficient of determination and average error rate and it was found that neural network model had the most excellent performance.
Optimal process variables were searched to maximize the fitness function which was defined with respect to tensile strength and GMA welding current which represented the weldablilty and welding speed which represented the productivity. As the optimization methodology, genetic algorithm were used and optimal welding condition, which meant plasma welding current, GMA welding voltage, wire feed rate, welding speed, was obtained for Plasma-GMA welding parameters.

목차

제 1 장 서 론
1.1 연구배경 및 목적
1.2 연구현황
1.2.1 Plasma-GMA 하이브리드 용접
1.2.2 공정 모델링 및 최적화
1.3 연구 내용
제 2 장 이론적 배경
2.1 플라즈마 아크 용접
2.1.1 플라즈마 용접 장비
2.1.2 플라즈마 용접 방식
2.1.3 플라즈마 용접의 주요 공정변수
2.2 가스 메탈 아크 용접
2.2.1 용융금속의 이행현상
2.2.2 가스 메탈 아크 용접의 주요 공정변수
제 3 장 실험 및 결과
3.1 실험장치 및 조건
3.1.1 실험장치 및 재료
3.1.2 실험 조건
3.2 실험 결과
3.2.1 용적이행 모드의 분류
3.2.2 용접부 외관 및 비드형상
3.2.3 용접 단면부에 따른 분산분석
3.3.4 인장강도
제 4 장 공정변수를 이용한 인장강도 예측 모델
4.1 회귀분석을 이용한 인장강도 예측 모델
4.1.1 회귀 모델
4.1.2 회귀 모델의 통계적 유의성
4.2 인고지능 알고리즘을 이용한 인장강도 예측 모델
4.2.1 신경회로망 모델
4.2.2 신경회로망 모델의 통계적 유의성
4.3 각 모델의 예측성능 비교
제 5 장 유전알고리즘을 이용한 공정변수의 최적화
5.1 유전 알고리즘
5.2 목적 함수와 적합도 함수
5.3 유전 알고리즘의 파라미터
5.4 공정변수의 최적화 과정
6. 결론
Reference
Abstract
감사의 글

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0