کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8145907 | 1524094 | 2018 | 25 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Identifying optimal process parameters in deep penetration laser welding by adopting Hierarchical-Kriging model
ترجمه فارسی عنوان
شناسایی پارامترهای فرآیند بهینه در جوشکاری لیزر نفوذ عمیق با استفاده از مدل سلسله مراتبی-کریگینگ
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
جوش لیزری، مدل عنصر محدود مدل سلسله مراتبی-کریگینگ، پروفایل مهره، تحریف زاویه ای،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
فیزیک و نجوم
فیزیک اتمی و مولکولی و اپتیک
چکیده انگلیسی
The quality of welding joints is largely dependent on the laser welding process parameters. In this work, an integrated optimization methodology by combining the Hierarchical-Kriging model and non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) is developed for identifying the optimal process parameters in deep penetration laser welding. Firstly, a three-dimensional thermo-mechanical finite element model is developed as a low-fidelity (LF) model, while the laser welding experiment is taken as a high-fidelity (HF) model. Then, the data sets from these two different levels fidelity models are integrated by Hierarchical-Kriging model to build the relationships between welding process parameters and bead profile and angular distortion. Secondly, the NSGA-II algorithm is employed to obtain the multi-objective Pareto optimal solutions based on the constructed Hierarchical-Kriging model. Finally, the effectiveness and reliability of the obtained optimum are verified by laser welding experiments. Results illustrate that the developed integrated optimal method provides a promising way to identify favorable process parameters for generating a desirable bead profile and reducing the angular distortion in deep penetration laser welding.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Infrared Physics & Technology - Volume 92, August 2018, Pages 443-453
Journal: Infrared Physics & Technology - Volume 92, August 2018, Pages 443-453
نویسندگان
Yang Yang, Zhongmei Gao, Longchao Cao,