Dynamic Resistance Based Model for On-Line Resistance Spot Welding Quality Assessment
Notice bibliographique
Résumé
On-line quality assessment becomes one of the most critical requirements for improving the efficiency of automatic resistance spot welding (RSW) processes. Accurate and efficient model to perform non-destructive quality estimation is an essential part of the assessment. Besides the usual welding parameters, various measured variables have been considered for quality estimation in RSW. Among these variables, dynamic resistance (DR) gives a relative clear picture of the welding nugget formation and presents a significant correlation with the RSW quality indicators (QI). This paper presents a structured approach developed to design an effective DR-based model for on-line quality assessment in RSW. The proposed approach examines welding parameters and conditions known to have an influence on weld quality, and builds a quality assessment model step by step. The modeling procedure begins by examining, through a structured experimental design, the relationships between welding parameters, typical characteristics of the RD curves and multiple welding QI. Using these results and various statistical tools, different integrated quality assessment models combining an assortment of DR attributes are developed and evaluated. The results demonstrate that the proposed approach can lead to a general model able to accurately and reliably provide an appropriate assessment of the weld quality under variable welding conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».