Prediction and optimization of mechanical properties of St52 in gas metal arc welding using response surface methodology and fuzzy logic
محل انتشار: دهمین همایش مشترک و پنجمین کنفرانس بین المللی انجمن مهندسی مواد و متالورژی و انجمن علمی ریخته گری ایران
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 458
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IMES10_451
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396
چکیده مقاله:
Many researchers have developed algorithms to predict welding parameters. Variety of welding types is very much because the confine mixture of pressure and temperature could be selected. Gas metal arc welding (GMAW), sometimes referred to by its subtypes metal inert gas (MIG) welding or metal active gas (MAG) welding, is a welding process in which an electric arc forms between a consumable wire electrode and the work piece metal(s), which heats the work piece metal(s), causing them to melt, and join. This paper introduces a response surface methodology (RSM) for optimization and prediction the influence of Ar and CO2 gases and electrical current on tensile strength of St52’s weld line. After doing experiments the optimum levels of input variables for achieving high tensile strength and contribution of parameters have been obtained by RSM and analysis of variance (ANOVA), also this study introduces a Fuzzy-based algorithm for prediction of tensile strength according to proportion of shielding gasses Ar and CO2 and electrical current. Fuzzy model provides a more precise and easy selection of GMAW input parameters, for the required tensile strength which leads to better welding conditions and decreases the costs
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hossein gheshlagi gadim
Mechanical Engineering Department, Urmia University
Ali Doniavi
Mechanical Engineering Department, Urmia University
Vali Alimirzaloo
Mechanical Engineering Department, Urmia University
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 :