• Proceedings of the KWS Conference
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• 2001.05a
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• pp.186-188
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• 2001

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.15 no.8
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• pp.102-108
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• 1998

본 논문에서는 Nd-YAG 레이저 용접 프로세스를 이용하여 두께가 다른 STS304스테인레스 박강판을 대상으로한 점용접에 관한 연구로서, 레이저 용접은 미소부위에 효율적인 접합가공이 가능한 공정으로 비접촉식 가열원을 이용하기 때문에 접합공정 중 기계적 변형이 없고, 레이저 빔을 국부가열원으로 하여 매우 좁은 부분에 제한적으로 열을 가할 수 있어서 강한 금속적 결합이 요구되는 소형부품의 접합에 이용될 수 있다. 뿐만 아니라 공정 변수들을 변화시켜 실제 접합부에 들어 가는 입열량을 쉽게 제어할 수 있다는 등 많은 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 1mm이하의 스테인레스 박판에 대한 레이저 점용접을 FDM과 신경회로망을 이용하여 해석하고 용접부의 너겟 크기, 용접부 깊이 등의 형상을 예측하였다. 또한 레이저 점용접에 있어서의 주요 변수인 펄스 에너지, 펄스 타임, 박판의 두께, 두 판사이의 간극크기 등득 변화시켜 실험하고 수치해석을 검증하기 위하여 여러 가지 강에 대한 레이저 점용접 실험을 수행하였다. 또한 수치해석 시뮬레이션을 위하여 윈도우 프로그래밍을 개발하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.5
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• pp.217-223
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• 2019

A study in predicting defects of spot welding in real time in automotive field is essential for cost reduction and high quality production. Welding quality is determined by shear strength and the size of the nugget, and results depend on different independent variables. In order to develop the real-time prediction system, multiple regression analyses were conducted and the two dependent variables were obtained with sufficient statistical results with three independent variables, however, the quality prediction by the regression formula could not ensure accuracy. In this study, a multi-layer neural network circuit was constructed. The neural network by 10 dynamic resistance variables was constructed with three hidden layers to obtain execution functions and weighting matrix. In this case, the neural network was established with three independent variables based on regression analysis, as there could be difficulties in real-time control due to too many input variables. As a result, all test data were divided into poor, partial, and modalities. Therefore, a real-time welding quality determination system by three independent variables obtained by multiple regression analysis was completed.