실험 설계를 사용하여 최적의 용접 매개변수를 찾습니다.
강판 가공을 위한 메카트로닉스 솔루션 공급업체인 Clecim은 최근 12kW 레이저 소스를 사용하여 후판을 절단 및 용접할 수 있는 차세대 기계를 제공함으로써 레이저 용접기의 범위를 확장했습니다. 2019년에는 레이저 절단 공정이 광범위하게 연구되었으며 기계 학습 기술을 사용하여 전체 두께 범위에 대해 강력한 절단 지침을 제공할 수 있는 모델을 생성할 수 있었습니다. 오늘날에는 자가 레이저 용접 공정(필러 와이어 없이)에 이목이 집중되고 있습니다. 좋은 용접을 얻으려면 두 가지 기준을 충족해야 합니다. 결함이 없는 용접 비드(튀기, 런, 언더필, 구멍 등의 유형)와 우수한 저항(이는 목표인 Erichsen 유형 스탬핑 테스트를 통해 평가됨) 재료의 기본 저항에 가능한 한 근접해야 함). 이 결과를 달성하기 위해 JMP 플랫폼을 사용해야 하는 여러 단계가 수행되었습니다.
- "Fit X by Y" 및 "Distribution"은 재료의 기본 저항 값을 통계적으로 결정할 뿐만 아니라 연구된 시트가 동일하고 균질한 것으로 간주될 수 있도록 합니다.
- "그래프 빌더"는 시각적 관찰을 종합하고 연구된 매개변수에 따라 용접 결함의 매핑을 얻음으로써 용접 비드에 결함이 없는 영역을 결정할 수 있게 해줍니다.
- 마지막으로 "DoE / Custom Design" 및 2 Fit Model "은 최적의 매개변수를 결정하기 위해 용접 비드의 저항을 이전 영역에서 연구하고 모델링할 수 있습니다. 연구영역의 형태가 불규칙하여 후보점 집합(Covariates)의 형태로 입력
