論文の概要: Deep Learning-Driven Enhancement of Welding Quality Control: Predicting
Welding Depth and Pore Volume in Hairpin Welding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01606v2
- Date: Tue, 5 Dec 2023 05:43:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-06 12:36:22.574615
- Title: Deep Learning-Driven Enhancement of Welding Quality Control: Predicting
Welding Depth and Pore Volume in Hairpin Welding
- Title（参考訳）: 深層学習による溶接品質制御の強化:ヘアピン溶接における溶接深さと間隙体積の予測
- Authors: Amena Darwish, Stefan Ericson, Rohollah Ghasemi, Tobias Andersson, Dan
L\"onn, Andreas Andersson Lassila, Kent Salomonsson
- Abstract要約: 本研究では,溶接深度と平均孔容積の2つの重要な溶接部を予測できる頑健な深部学習モデルを提案する。
深層学習ネットワークを小さな数値実験ヘアピン溶接データセットに適用すると,有望な結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: To advance quality assurance in the welding process, this study presents a
robust deep learning model that enables the prediction of two critical welds
Key Performance Characteristics (KPCs): welding depth and average pore volume.
In the proposed approach, a comprehensive range of laser welding Key Input
Characteristics (KICs) is utilized, including welding beam geometries, welding
feed rates, path repetitions for weld beam geometries, and bright light weld
ratios for all paths, all of which were obtained from hairpin welding
experiments. Two deep learning networks are employed with multiple hidden dense
layers and linear activation functions to showcase the capabilities of deep
neural networks in capturing the intricate nonlinear connections inherent
within welding KPCs and KICs. Applying deep learning networks to the small
numerical experimental hairpin welding dataset has shown promising results,
achieving Mean Absolute Error (MAE) values as low as 0.1079 for predicting
welding depth and 0.0641 for average pore volume. Additionally, the validity
verification demonstrates the reliability of the proposed method. This, in
turn, promises significant advantages in controlling welding outcomes, moving
beyond the current trend of relying merely on monitoring for defect
classification.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 溶接工程における品質保証を向上するために, 溶接深度と平均孔容積の2つの臨界溶接性能特性(KPC)の予測を可能にする頑健な深層学習モデルを提案する。
提案手法では, レーザ溶接キー入力特性 (KIC) の包括的範囲を利用して, 溶接梁ジオメトリー, 溶接供給速度, 溶接梁ジオメトリーの経路繰り返し, およびヘアピン溶接実験から得られた全経路に対する明るい光溶接率について検討した。
2つのディープラーニングネットワークには、複数の隠れた層と線形活性化機能があり、溶接KPCやKICに固有の複雑な非線形接続を捕捉するディープニューラルネットワークの機能を示す。
深層学習ネットワークを小さな数値実験ヘアピン溶接データセットに適用すると,平均細孔体積は0.0641,溶接深度は0.1079となる平均絶対誤差(MAE)値が得られるという有望な結果が得られた。
また,妥当性検証により,提案手法の信頼性が実証される。
このことは、溶接結果の制御において大きな利点を約束し、欠陥分類の監視にのみ依存する現在の傾向を越えている。
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