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J-GLOBAL ID：202102249422552788   整理番号：21A2671263

Al5052とCFRPの同軸片側抵抗スポット溶接のプロセス最適化のためのFEA-ANN統合アプローチの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of FEA-ANN-Integrated Approach for Process Optimization of Coaxial One-Side Resistance Spot Welding of Al5052 and CFRP

著者 (3件)： Ren Sendong (Joining and Welding Research Institute, Osaka University, Osaka 567-0047, Japan) ,  Ma Yunwu (Joining and Welding Research Institute, Osaka University, Osaka 567-0047, Japan) ,  Ma Ninshu (Joining and Welding Research Institute, Osaka University, Osaka 567-0047, Japan)
資料名： Journal of Manufacturing Science and Engineering  (Journal of Manufacturing Science and Engineering)
巻： 144  号： 1  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0657A  ISSN： 1087-1357  CODEN： JMSEFK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 同軸片側抵抗スポット溶接(COS-RSW)は,金属と複合材料を接合するための新しく開発されたプロセスである。本研究では,Al5052と炭素繊維強化プラスチック(CFRP)重ね継手をCOS-RSWにより作製した。溶接プロセスを,JWRIANと呼ばれるインハウス有限要素コードを用いて数値的にモデル化した。単一重ねせん断試験を行って接合強度を評価した。溶融ゾーン直径を定義し,数値モデルを検証するために実験的に測定した。人工ニューラルネットワーク(ANN)をマルチタスク学習に基づいて確立し,その訓練データセットを有限要素解析(FEA)により調製した。よく訓練されたANNを用いて,COS-RSWのためのプロセスウィンドウを生成した。結果は,FEAがCOS-RSWプロセスを正確に再現でき,実験を行うことなくプロセスデータセットを生成するための効率的なツールとして役立つことを実証した。ANNはマルチタスク学習を良好に実行し,溶接出力を効果的に予測した。さらに,CFRPの溶融界面での最大温度の平均値を表す指数であるTmavgを採用して,接合強度に対する積分界面温度場の寄与を定性的に評価した。340°CのCFRP分解温度に近い最適Tmavg値が得られ,より高い結合強度と優れた相関を示した。プロセスウィンドウは溶接パラメータを直接提供し,望ましい結果をもたらした。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 界面 ,  *溶接 ,  ニューラルネットワーク ,  最高気温 ,  付着強さ ,  重ね継手 ,  温度場 ,  *炭素繊維強化プラスチック
準シソーラス用語： 有限要素解析 ,  *抵抗点溶接 ,  数値モデル ,  プロセスウィンドウ ,  有限要素 ,  溶接パラメータ ,  重ね剪断 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 炭素繊維強化プラスチック ,  同軸片面抵抗スポット溶接 ,  人工ニューラルネットワーク ,  マルチタスク学習 ,  プロセスウィンドウ ,  モデリングとシミュレーション ,  溶接と接合

分類 (2件)： 溶接技術  (WC07030G) ,  ファスナ類,締付,し緩,継手  (QB01090V)

タイトルに関連する用語 (7件)： CFRP ,  同軸 ,  抵抗スポット溶接 ,  プロセス最適化 ,  FEA ,  統合 ,  開発