Modeling and prediction of weld strength in resistance spot welding (RSW) process using artificial neural network (ANN)

Direnç nokta kaynağında kaynak mukavemetinin modellenmesi ve tahmin edilmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

UĞUR EŞME,ONUR GÜVEN,Hasan SERİN

Dergi: Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi
Sayı: 2007 · Cilt: 22 - Sayı: 1
Sayfa: 21–28
DOI: —

Özet

Direnç nokta kaynağı endüstride parça metal sacların birleştirilmesinde en yaygın kullanılan yöntemdir. Bu çalışmada 3 mm SAE 1010 çelik sacın nokta kaynağı yapay sinir ağları (NN) kullanılarak modellenmiştir. Geri yayılmalı ağlar kullanılarak (BPN) direnç nokta kaynağı parametreleri (elektrot baskı kuvveti, kaynak akımı ve elektrot çapı) ile kaynak mukavemeti arasındaki ilişki araştırılmıştır. Deneysel sonuçlar ile yapay sinir ağları bulunmuş sonuçlar arasında çok düşük farklar görülmüştür.

Abstract

Resistance spot welding (RSW) is a process that is being widely used in the industry for sheet joining purposes. In this paper, use of artificial neural networks (ANN) to model the resistance spot welding process of 3mm SAE 1010 steel sheet is explored. Back-propagation neural networks (BPN) are used to associate the welding process parameters (electrode force, welding current and electrode diameter) with the features of the weld strength. These networks have achieved good agreement with the training data and have yielded satisfactory generalisation.