Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightGeliştirilen bu model endüstride saplama kaynağı kullanıcılarına işlem parametreleri seçimi için bir rehber olacaktır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Saplama kaynak yönteminde istenilen özellikleri sağlayan iyi bir kaynak bağlantısı elde etmek için işlem parametrelerinin doğru ayarlanması gerekmektedir. Bunun için istenilen kalite özelliklerine sahip çıktı parametreleri ile girdi değişkenleri arasındaki karmaşık ilişkinin matematiksel olarak modellenmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu makalede, saplama kaynak bağlantılarının çekme dayanımı tahmin eden bir model Adaptif Sinir Ağına Dayalı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ile geliştirilmiştir. Girdi parametreleri olarak saplama çapı, akım, zaman, kaldırma yüksekliği ve dalma miktarı alınmıştır. Geliştirilen bu model endüstride saplama kaynağı kullanıcılarına işlem parametreleri seçimi için bir rehber olacaktır.
Abstract
In arc stud welding process, welding parameter set must be properly adjusted to obtain good welding joints which have desired properties. Therefore, it is needed to be mathematically modelling of the complex relationships between the input variables and output variables which have desired quality. In this article, a model that predicts the tensile strength of stud welding connections based on Adaptive Neural Network Fuzzy Inference System (ANFIS) was developed. Stud diameter, welding current, welding time, plunge and lift are taken as input parameters in this model. Developed model will be a guide for the selection of the process parameters for stud welding industry and its users.