Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Mathematical model for friction stir lap welded AA5052 and SS304 joints and process parameters optimization for high joint strength

Tytuł:
Mathematical model for friction stir lap welded AA5052 and SS304 joints and process parameters optimization for high joint strength
Autorzy:
Chitturi, Veerendra
Pedapati, Srinivasa Rao
Awang, Mokhtar
Data publikacji:
2022
Słowa kluczowe:
dissimilar materials
shear strength
friction stir welding
optimization
regression analysis
materiały różnoimienne
wytrzymałość na ścinanie
zgrzewanie tarciowe z przemieszaniem
optymalizacja
analiza regresji
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Due to the numerous challenges faced during the dissimilar welding, choosing the right process parameters and their optimization yields better results. In this context, the current investigation is focused on the optimization of process parameters. Taguchi's L9 orthogonal array was selected to carry out the experimental investigations. The welded samples were tested for shear strength, and the results were analysed using Taguchi's S/N ratio analysis with "larger the better" criteria. Log-linear regression analysis was applied to formulate an empirical correlation between the process parameters and shear strength. According to S/N ratio analysis, the tool rotational speed of 800 rpm, welding speed of 20 mm/min and a penetration depth of 4.1 mm are the optimized parameters that achieve high joint strength. The achieved joint strength was 3.46 kN that is 70% of the base aluminium metal. It was noticed from the Analysis of variance of the regression model that penetration depth and tool rotational speed are the significant contributors with p-values less than 0.5. Confirmation tests show that the error between the predicted and calculated shear strength is 2.06% which is considered acceptable. R2 and adjusted R2 values of the model with a standard error of 0.076 show that the developed model is statistically significant.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies