Thermal Modeling for Control of Friction Stir Welding Process in Automated Manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Friction stir welding is a patented joining process invented in 1991 at The Welding Institute in Cambridge, UK, and further developed to the stage suitable for production. In this process, a wear resistant rotating tool is used to join sheet and plate with different materials such as aluminum, copper, lead, magnesium, zinc, and titanium. This work studies the thermal characteristics of this process and provides a modeling technique based on Neural Network that can be used for real-time control. A thermal feed-back control method is presented to control the process. Using some thermal modeling for the heat distribution during friction stir welding process, this paper displays the complexity of obtaining an accurate design for the thermal feed back control. A three-dimensional transient heat transfer model is developed here for a sequential joining process (Friction Stir Welding-FSW) applied on aluminum parts. A neural network is created based on a set of experiments to predict the spatial and temporal variations in the temperature over the weld seam for different set of input variables. The model includes the dynamic and friction behavior of the rotating spindle and the thermal behaviors of the weld components involved. The significance of this modeling approach is that it captures the movement of the spindle, simulating a sequential joining process along a continuous weld seam. The modeling results are compared with experimental data obtained by thermocouples and infrared camera, and accurately predict the trend of variations in weld temperature. A fuzzy-logic based controller is proposed to regulate the FSW process parameters to maintain the weld temperature within the margin required to ensure the weld quality. This modeling and control system can have applications in manufacturing aluminum parts in automotive and aerospace industry.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».