Predicción de la Distorsión Angular en la Soldadura de Arco Metálico Gaseoso de Placas de Acero Estructural Utilizando Redes Neuronales Artificiales
Autores: Eazhil, Kuluthupalayam Maruthavanan; Sudhakaran, Ranganathan; Venkatesan, Elumalai Perumal; Aabid, Abdul; Baig, Muneer
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias de los Materiales
Subcategoría
Materiales estructurales
Palabras clave
Manufactura
Tecnologías de soldadura por arco
Soldadura por arco con gas metálico
Distorsión angular
Modelo de red neuronal
Ciclo de soldadura
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 6
Citaciones: Sin citaciones
La fabricación de estructuras que van desde puentes y maquinaria hasta todo tipo de vehículos marítimos, reactores nucleares y cohetes espaciales ha hecho un uso considerable de las tecnologías de soldadura por arco. Esto se debe a beneficios que incluyen una mayor eficiencia en las uniones, estanqueidad al aire y al agua, sin restricción de grosor (de 0.6 a 25 mm), reducción del tiempo y costo de fabricación, etc., en comparación con métodos de fabricación alternativos. La soldadura por arco metálico con gas (GMAW) es una tecnología de soldadura frecuentemente utilizada en las industrias debido a sus beneficios inherentes, que incluyen una penetración más profunda, un cordón suave, etc. El calentamiento y enfriamiento local que ocurre durante el proceso de soldadura de múltiples pasadas provoca el desarrollo de tensiones complicadas en la zona de soldadura, lo que finalmente causa distorsión angular en la pieza soldada. La distorsión angular es un defecto importante que afecta las propiedades de la soldadura, así como la fisuración y desalineación de las uniones soldadas. El problema de la distorsión angular se puede resolver con éxito al predecirlo en relación con ciertas variables del proceso GMAW. Se creó un modelo de red neuronal en esta investigación para predecir la distorsión angular. Se utilizó un enfoque factorial fraccionado con 125 ejecuciones para llevar a cabo los experimentos exploratorios. Se desarrolló un modelo de red neuronal con propagación hacia adelante y hacia atrás utilizando los datos experimentales. Para entrenar el modelo de red neuronal, se utilizó el método de Levenberg-Marquardt. Los resultados indican que el modelo basado en la red 4-9-3 es más efectivo para predecir la distorsión angular con intervalos de tiempo entre dos, tres y cuatro pasadas que las otras tres redes (4-2-3, 4-4-3, 797 y 4-8-3). La precisión de la predicción es superior al 95 por ciento. El modelo de red neuronal desarrollado en este estudio se puede utilizar para gestionar el ciclo de soldadura en placas de acero estructural para lograr la mejor calidad de soldadura posible con la menor cantidad de distorsión angular.
Descripción
La fabricación de estructuras que van desde puentes y maquinaria hasta todo tipo de vehículos marítimos, reactores nucleares y cohetes espaciales ha hecho un uso considerable de las tecnologías de soldadura por arco. Esto se debe a beneficios que incluyen una mayor eficiencia en las uniones, estanqueidad al aire y al agua, sin restricción de grosor (de 0.6 a 25 mm), reducción del tiempo y costo de fabricación, etc., en comparación con métodos de fabricación alternativos. La soldadura por arco metálico con gas (GMAW) es una tecnología de soldadura frecuentemente utilizada en las industrias debido a sus beneficios inherentes, que incluyen una penetración más profunda, un cordón suave, etc. El calentamiento y enfriamiento local que ocurre durante el proceso de soldadura de múltiples pasadas provoca el desarrollo de tensiones complicadas en la zona de soldadura, lo que finalmente causa distorsión angular en la pieza soldada. La distorsión angular es un defecto importante que afecta las propiedades de la soldadura, así como la fisuración y desalineación de las uniones soldadas. El problema de la distorsión angular se puede resolver con éxito al predecirlo en relación con ciertas variables del proceso GMAW. Se creó un modelo de red neuronal en esta investigación para predecir la distorsión angular. Se utilizó un enfoque factorial fraccionado con 125 ejecuciones para llevar a cabo los experimentos exploratorios. Se desarrolló un modelo de red neuronal con propagación hacia adelante y hacia atrás utilizando los datos experimentales. Para entrenar el modelo de red neuronal, se utilizó el método de Levenberg-Marquardt. Los resultados indican que el modelo basado en la red 4-9-3 es más efectivo para predecir la distorsión angular con intervalos de tiempo entre dos, tres y cuatro pasadas que las otras tres redes (4-2-3, 4-4-3, 797 y 4-8-3). La precisión de la predicción es superior al 95 por ciento. El modelo de red neuronal desarrollado en este estudio se puede utilizar para gestionar el ciclo de soldadura en placas de acero estructural para lograr la mejor calidad de soldadura posible con la menor cantidad de distorsión angular.