Modares Mechanical Engineering
مهندسی مکانیک مدرس
Modares Mechanical Engineering
Engineering & Technology
http://mme.modares.ac.ir
1
admin
1027-5940
2476-6909
10.22034/mme
fa
jalali
1394
6
1
gregorian
2015
9
1
15
7
online
1
fulltext
fa
مدلسازی ارتفاع جوش در فرآیند جوشکاری قوس الکتریکی با گاز محافظ در حضور نانوذرات TiO2 توسط شبکهی عصبی مصنوعی
Modeling of weld height in gas metal arc welding process in the presence of TiO2 Nano-Particles using artificial neural network
یکی از مشخصههای کیفیت اتصالات جوش شده در جوشکاری قوس الکتریکی با گاز محافظ (GMAW) ارتفاع جوش (WH) میباشد. این مقاله بر یک مطالعهی آزمایشگاهی که به منظور دستیابی به یک مدل با استفاده از شبکهی عصبی مصنوعی (ANN) برای پیشبینی WH در فرآیند GMAW با حضور نانوذرات TiO2 انجام شد، تاکید دارد. برای مدلسازی، ولتاژ قوس، جریان جوشکاری، سرعت جوشکاری، درصد گاز آرگون در ترکیب گاز Ar و CO2 و ضخامت نانوذرات TiO2 به عنوان پارامترهای ورودی و WH به عنوان پارامتر خروجی در نظر گرفته شدند. در آزمایشها ماتریس طراحی دالرت به منظور جمع آوری داده استفاده شد. مدل ANN ایجاد شد و توسط 5 آزمایش خارج از ماتریس طراحی ارزیابی شد. نتیجهی قابل توجه این مطالعه مکانیزم تمرکز قوس به علت اثرات متقابل بین پارامترهای ورودی جوشکاری و نانوذرات TiO2 میباشد. علاوه براین نتایج نشان داد که افزایش ضخامت نانوذرات TiO2 تا حدود mm 9/0 ارتفاع جوش را افزایش داد درحالیکه در ادامه با افزایش بیشتر ضخامت تا mm 1 ارتفاع جوش کاهش یافت. در حقیقت این تغییر در ارتفاع جوش میتواند به علت آزاد شدن اکسیژن ناشی از تجزیهی گرمایی نانوذرات TiO2 و CO2 روی سطح حوضچهی مذاب باشد، که کشش سطحی را تحت تأثیر قرار داد و در نهایت جهت جابجایی مارانگونی جریان سیال را در حوضچهی مذاب تغییر داد و در نتیجه بر WH تأثیر گذاشت. در روش ANN، 0066/0MSEtrain=، 0063/0MSEvalidation= و 0093/0MSEtest= میباشد. درنهایت نتیجه گرفته شد که ANN یک روش دقیق برای پیشبینی ارتفاع جوش میباشد.
One of the quality characteristics of welded joints in gas metal arc welding (GMAW) is weld height (WH). This paper highlights an experimental study carried out to develop a model using artificial neural network (ANN), to predict WH in GMAW in the presence of TiO2 nano-particles. For developing the model, the arc voltage, welding current, welding speed, percentage of Ar in Ar-CO2 mixture and thickness of TiO2 nano-particles were considered as input parameters and WBH as the response. A Doehlert design matrix was employed in the experiments to generate experimental data. The ANN model was developed and validated by conducting five extra runs. The remarkable outcome of this study is the mechanism of arc constriction due to interacting effects between welding input parameters and TiO2 nano-particles. Moreover, the results showed that increasing thickness of TiO2 nano-particles up to almost 0.9 mm increased weld height whereas, its further increase up to 1.0 mm, decreased weld height subsequently. In fact, this variation in weld height could be due to thermal dissociation of TiO2 nano-particles and CO2 releasing oxygen onto weld pool surface, which influenced its surface tension and consequently, changed direction of the Marangoni convection of fluid flow in weld pool and as a result, affected WH. For ANN technique, MSEtrain=0.0066, MSEvalidation=0.0063 and MSEtest=0.0093. Finally, it is to be concluded that ANN is an accurate technique for predicting weld height.
نانوذرات TiO2,ماتریس طراحی دالرت,فرآیند GMAW,ارتفاع جوش,شبکهی عصبی مصنوعی
TiO2 Nano-Particles,Doehlert Design Matrix,GMAW Process,Weld Height,Artificial Neural Network
149
159
http://mme.modares.ac.ir/browse.php?a_code=A-15-1000-2960&slc_lang=fa&sid=15
Masood
Aghakhani
مسعود
آقاخانی
100319475328460057347
100319475328460057347
Yes
هیئت علمی دانشگاه رازی
Arash
Nikzad
آرش
نیک زاد
100319475328460057346
100319475328460057346
No
دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه رازی