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J-GLOBAL ID：202202291518596529   整理番号：22A0624113

非支配ソーティング遺伝的アルゴリズムを用いたA36軟鋼と溶融亜鉛めっき鋼板の抵抗スポット溶接におけるプロセスパラメータの多目的最適化【JST・京大機械翻訳】

Multi-Objective Optimization of Process Parameters in Resistance Spot Welding of A36 Mild Steel and Hot Dipped Galvanized Steel Sheets Using Non-dominated Sorting Genetic Algorithm

著者 (4件)： Feujofack Kemda B. V. (Departement de Mathematique, Informatique Et Genie, Universite du Quebec A Rimouski Rimouski, Quebec, Canada) ,  Barka N. (Departement de Mathematique, Informatique Et Genie, Universite du Quebec A Rimouski Rimouski, Quebec, Canada) ,  Jahazi M. (Departement de Genie Mecanique, Montreal, Quebec, Canada) ,  Osmani D. (AMH Canada Ltee, Rimouski, Quebec, Canada)
資料名： Metals and Materials International  (Metals and Materials International)
巻： 28  号： 2  ページ： 487-502  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0990A  ISSN： 1598-9623  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 工業は,生産コストを最小にしながら,生産速度の増加に向かって絶えず移動している。本論文では,抵抗スポット溶接(RSW)におけるプロセスパラメータの最適化を通して,生産時間とエネルギーを最小化するための効率的な方法を示した。本研究では,ASTM A36鋼とA653熱間浸漬亜鉛めっき鋼板の2種類の鋼を用いた。溶接は重複配置,グレードのグレードで行われ,完全な要因計画に従った。顕微鏡写真解析は,溶接ナゲットに沿った硬度プロファイルを確立できる一方で,マイクロインデンテーション硬度試験が溶接ミクロ組織を明らかにした。溶接部の機械的強度を定量化するために引張せん断試験を行った。分散分析は,溶接電流が最も重要なパラメータであり,約70%の溶接機械的強度に寄与することを示した。ナゲット表面積に対する溶融ゾーンにおける硬度の比率は,溶接試料の破壊モードと相関することが分かった。これに基づき,非支配ソーティング遺伝的アルゴリズムによるプロセスパラメータの多目的最適化を行った。この最適化は,電流,電極プレス力および溶接時間をそれぞれ10.58%,13.59%および32.61%減少させた。次に,最適化したパラメータを,溶接試験片のトラフ引張-せん断試験で評価し,すべての試験片は,母材中の破壊を経験して,検証試験に合格した。グラフは,グラフィCopyright The Korean Institute of Metals and Materials 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 硬さ試験 ,  *最適化 ,  分散分析 ,  剪断試験 ,  *鋼 ,  *軟鋼 ,  *溶接 ,  溶接部 ,  *ソーティング ,  引張 ,  *プロセスパラメータ ,  機械的強度 ,  *亜鉛めっき鋼板 ,  破壊モード
準シソーラス用語： *抵抗点溶接 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 抵抗スポット溶接 ,  硬度 ,  ナゲット直径 ,  引張せん断強さ ,  最適化 ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (2件)： 機械的性質  (WB02030U) ,  変態組織,加工組織  (WB01030N)

タイトルに関連する用語 (8件)： 支配 ,  ソーティング ,  遺伝的アルゴリズム ,  軟鋼 ,  溶融亜鉛めっき鋼板 ,  抵抗スポット溶接 ,  プロセスパラメータ ,  多目的最適化