Evaluate and Control the weld quality, Using Acoustic data and Artificial Neural Network Modeling
محل انتشار: کنفرانس ملی مهندسی مکانیک ایران
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,001
فایل این مقاله در 6 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:
NCMII01_414
تاریخ نمایه سازی: 22 اردیبهشت 1393
چکیده مقاله:
The weld quality depends on many factors and parameters such as continuity of the weld, the weld penetration and the absence of defects in the weld. All these parameters have to be after the welding process (Off-line) examined. Since Welding sound signal is an important feedback, In this research it is used as a (On-line) Criterion to determine the weld quality. The purpose of this investigation is to evaluate and control the weld quality using acoustic parameters as input and Weld quality parameter as output in an artificial neural network. For this purpose, acoustic parameters welding process (The difference between the maximum and average sound intensity, The Average of Fast Fourier Transform – FFT coefficients and Standard deviation of FFT coefficients) as inputs and weld quality parameter (the percentage of weld quality) that is given by non-destructive testing and welding inspection, is considered as an output. The selection process for this study is The gas-shielded welding process (MIG), One of the most commonly used types of welding.Acoustic signals is recorded in the laboratory during the welding process. Acoustic parameters of the process is extracted by the signal processing. Weld quality parameter, also by Welding Inspection and Testing the quality of welded joints is determined. Finally, The relationship between acoustic parameters and weld quality parameter can be studied with the help of neural network modeling. After data analysis and prediction models, the results are presented
کلیدواژه ها:
Metal inert gaz (MIG) ، Acoustic data ، Fast Fourier Transform ( FFT) ، On-line Criterion ، Artificial Neural Network (ANN) ، Signal processing
نویسندگان
mohsen ghofrani
M.sc. Student Department of Mechanical Engineering, Ferdowsi University of Mashhad (FUM), ۹۱۷۷۹۴۸۹۷۴, Mashhad, Iran
hamid shahabi
PHD Student, Ferdowsi University of Mashhad (FUM
farhad kolahan
Associate Professor Department of Mechanical Engineering, Ferdowsi University of Mashhad (FUM), ۹۱۷۷۹۴۸۹۷۴, Mashhad, Iran
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 :