Modelling and control of ersw processes by neuronal network

المؤلفون المشاركون

Furlanetto, V.
Stocco, D.
Motomura, G. M.
Batalha, G. F.

المصدر

The Arabian Journal for Science and Engineering

الناشر

جامعة الملك فهد للبترول و المعادن

تاريخ النشر

2009-06-30

دولة النشر

السعودية

عدد الصفحات

8

التخصصات الرئيسية

الهندسة الكهربائية

الموضوعات

• اللحام

الملخص العربي

سوف يتم -في هذا البحث- عرض دراسة حول تطبيق أساليب الذكاء الاصطناعي (AI) لنمذجة عملية اللحام النقطي بالمقاومة الكهربائية ERSW)) و للتحكم بالعملية التالي للنمذجة و تختص عملية اللحام النقطي بالمقاومة الكهربائية بمزواجة و قرن ظواهر حرارية و كهربائية و ميكانيكية و فلزية (متالورجية).

و لهذا السبب كانت المحاولات السابقة لنمذجة هذه العملية بالعمال الطرق الحسابية المعروفة بطريقة الفرق المحدود ( (FDو طريقة العنصر المحدود (FE)، و طريقة الحجم المحدود (FV)، إما مبسطة للنموذج بشكل يتنافى مع الواقع أو عالية الكلفة الحسابية مما يمنع استعمالها في أنظمة التحكم الآنية الاستجابة.

و من هذا المنطلق قمنا بإنشاء نظام تحكم بعملية التحام النقطي بالمقاومة الكهربائية قائم على المنطق المشوش لضبط الطاقة الذاهبة إلى خرزة اللحام.

و كانت أساليب التحكم المقترحة مختلفة من حيث سرعة الوصول إلى نقطة التلام، إضافة إلى ذلك قمنا بمناقشة إمكانية تطبيق هذه الأساليب للتحكم بنوعية اللحام النقطي من خلال الشبكات العصبية الصناعية (ANN).

الملخص الإنجليزي

A study on the use of artificial intelligence (AI) techniques for the modelling and subsequent control of an electric resistance spot welding process (ERSW) is presented.

The ERSW process is characterized by the coupling of thermal, electrical, mechanical, and metallurgical phenomena.

For this reason, early attempts to model it using computational methods established as the methods of finite differences, finite element, and finite volumes, ask for simplifications that lead the model obtained far from reality or very costly in terms of computational costs, to be used in a real-time control system.

In this sense, the authors have developed an ERSW controller that uses fuzzy logic to adjust the energy transferred to the weld nugget.

The proposed control strategies differ in the speed with which it reaches convergence.

Moreover, their application for a quality control of spot weld through artificial neural networks (ANN) is discussed.

نوع البيانات

أوراق مؤتمرات

رقم السجل

BIM-327670

• APA
• MLA
• AMA