Modeling of weld bead geometry and optimization of GMAW welding parameters on CK۴۵ steel
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 163
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ISSIRAN-18-1_012
تاریخ نمایه سازی: 2 خرداد 1402
چکیده مقاله:
In the process of Gas Metal Arc Welding, achieving a favorable geometry meeting all requirements of the manufacturer is considered important. Therefore, for addressing these issues automated systems and modeling and optimization of the process are necessary. In the present study, empirical studies were carried out on CK۴۵ steel considering four parameters including voltage, wire feed speed, welding speed, and welding nozzle angle as parameters affecting the welding geometry. Weld height and width were considered as the output parameter. Furthermore, for modeling the process, the surface response method was us, and finally, the process parameters were optimized using the particle pool method. The results obtained from the modeling have declared the voltage parameters of ۱۷ wire feeding speeds of ۲۴۴ welding speed of ۱۶۰ and nozzle angle of ۱۰۵ degrees as optimal. Examining the data predicted by the model and compared with the available experimental data, it is shown that by increasing both the wire speed and voltage and also minimizing the table speed, the width of the weld bead increases while increasing the voltage and wire speed and reducing the table speed, make the height of the bead to decrease. Hence, not only increasing the angle of the nozzle and wire-speed but also decreasing the voltage and table speed results in a decrease in the amount of dilution.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Khosravi
Department of Mechanic، Faculty of Mechanic and Materials ، Birjand University of Technology، Birjand، Iran
Majid Azargoman
Semnan University
Hojjat Torshizi
Birjand University of Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :