New Input Factors for Machine Learning Approaches to Predict the Weld Quality of Ultrasonically Welded Thermoplastic Composite Materials
Notice bibliographique
Résumé
Thermoplastic composites (TCs) enjoy high popularity in the field of engineering. Due to this popularity, there is a growing need to assemble this material with the help of fast and efficient joining processes. One joining process, which has seen increased use, is the process of ultrasonic welding. To make reliable statements about the quality of the joined material, some kind of quality assurance has to be made. In terms of ultrasonic spot welding, there are already some documented approaches for observing or predicting the joining quality, but some of these most promising parameters for quality assurance are difficult to measure in the process of continuous ultrasonic welding. This is why new parameters are investigated for their potential to improve the prediction of ultrasonic-welded TCs’ quality. Thermography and sound emission data have been found to have a correlation with the produced weld quality and are fed into different machine learning algorithms. Despite the relatively small dataset, trained algorithms reach binary classification rates of over 90%, indicating that the newly discovered parameters show the potential to improve the quality assurance of ultrasonic-welded TCs in the future. This improvement may enable the establishment of the ultrasonic welding of TCs in manufacturing.
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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 | 0,001 | 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 ».