| تعداد نشریات | 61 |
| تعداد شمارهها | 2,202 |
| تعداد مقالات | 17,950 |
| تعداد مشاهده مقاله | 55,059,401 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 28,826,985 |
با استفاده MAG تعیین میزان بهینه ى عوامل مؤثر بر کیفیت جوش از روش شناسی سطح پاسخ و مقایسه آن با الگوریتم شبیه سازی تبرید (مطالعه ى موردی: شاسی وانت مزدا) | ||
| مطالعات مدیریت صنعتی | ||
| شناسنامه علمی شماره، دوره 11، شماره 30، مهر 1393، صفحه 153-179 اصل مقاله (531.59 K) | ||
| نویسندگان | ||
| حسین خانکی* 1؛ مهدی عزیز محمدی2؛ مسعود وکیلی3؛ سعید خان محمدیان4 | ||
| 1دانشجوی کارشناسی ارشدمهندسی صنایع، دانشگاه ازاد اسلامی، واحد قزوین | ||
| 2دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی صنایع و مکانیک، دانشگاه ازاد اسلامی واحد قزوین | ||
| 3دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی مکانیک پردیس 2 دانشگاه علم و صنعت ایران | ||
| 4کارشناس مهندسی صنایع تحلیل سیستم، رئیس کنترل و تضمین کیفیت شرکت شاسی ساز ایران(گروه بهمن) | ||
| چکیده | ||
| در این مقاله به بررسی و بهین هسازی شاخ صهای مهم یکی از رو شهای جوشکاری با عنوان جوشکاری پرداخته م ىشود. این روش یکى از فرایندهای مهم در ایجاد اتصالات (GMAW) قوس الکتریکی با گاز محافظ دائمی فلزی با کیفیت بالا در صنایع مختلف ازجمله صنعت خودرو است که هدف از آن بهبود انداز هى ساق هى جوش و همچنین شاخ صهای کیفی آن است. یکی از تکنی کهای کاربردی برای مد لسازى و حل این مسائل روش شناسایی سطح پاسخ است. در این مقاله با توجه به اهمیت بسزای پنج عامل ب هعنوان متغیرهای ورودی مستقل و قابل کنترل شامل: سرعت حرکت جوشکار، زاوی هى تورچ با قطع هى کار، قطر سیم جوش، سرعت سیم که تأثیرگذار بر سطوح پاسخ مورد نظراست، رابط هی میان این متغیرهای CO جوش و همچنین میزان فلوى گاز 2 ورودی و متغیرهای سطح پاسخ با استفاده از مدل رگرسیون غیرخطی تعیی ن شد و سپس مقدار بهین هى هریک از عوامل با استفاده از مدل برنام هریزی غیرخطی محاسبه و براى بررسی آن، جوا بهای ب هدس تآمده با خروج یهای ناشی از الگوریتم شبی هسازی تبرید مقایسه شد و در نهایت ب هدلیل مطل قنبودن جواب بهین هی ارائ هشده از سوى پاس خهاى ناشى از الگوریتم شبی هسازى تبرید مد نظر قرار گرفت. در این نوشتار با د رنظ رگرفتن Lingo نر مافزار توأم متغیرهای کیفی و کمّی سعی در بررسی و بهین هسازى هم هى متغیرهای پاسخ با توجه به همنو عنبودن از متریک براى یافتن پاسخی بهینه مدل ریاضی چن دهدفه و مقایس هى Lp طریق تئوری مجموع ههای فازی و روش آنها با نتایج ب هدس تآمده از الگوریتم شبی هسازى تبرید استفاده شده است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| طراحی آزمایشات؛ رو ششناسی سطح پاسخ؛ جوشکاری؛ MAG؛ شاسی خودرو؛ الگوریت مهای متاهیورستیک | ||
| مراجع | ||
|
1. Gupta VK, Parmar RS. Fractional factorial technique to predict dimensions of the weld bead in automatic submerged arc welding. IE(I) J-MC 1989;70(November):67–75. 2. Murugan N, Parmar RS. Effect of welding conditions on microstructureand properties of tupe 316L stainless steel submerged arc weldingcladding. Weld J, AWS 1997;76(5):210-230. 3. Pine T, Lee MM, Jones TB. “Factors affecting torsional properties of box sections”. J Ironmarking Steelmarking, 25(3):PP.205–209, (1998). 4. Sathavornvichit, N., Bookkamana, P., Plubin, B., “Central Composite Design in Optimization of the Factors of Automatic Flux Cored Arc Welding for Steel ST37”, proceedings of the 2nd IMT-GT Regional conference on mathematics, statistics and applications university sains Malaysia, penang, PP.13-15, (2006) 5. Yang, L. J., Chandel, R. S., and Bibby, M. J., “An analysis of curvilinear regression equations for modeling the submerged-arc welding process”, J Mater Process Technol, Vol. 37, pp.601–611, 1993. 6. 2- Kim, I.S., Son, J.S., Kim, I.G., Kim, J.Y., and Kim O.S., “A study on relationship between process variables and bead penetration for robotic CO2 arc welding”, J Mater Process Technol, Vol.136, pp.139–145, 2003). 7. Zhou, M., Zhang, H., and Hu, S.J., “Relationship between quality and attributes of spot welds”, Weld J Suppl, pp.72s–79s, 2003. 8. Rowlands, H., and Antony, F.,” Application of design of experiments to a spot welding process”, Assembly Autom, Vol.23, pp.273–279, 2003. 9. Markelj, F., Tusek, J.,” Algorithmic optimization of parameters in tungsten inert gas welding of stainless-steel sheet”, Sci Technol Weld Join, Vol.6, pp.375– 382, 2001. 10. Kim K.-J., Lin D. K. J., "Dual response Surface Optimization: A Fuzzy Modeling Approach", Journal of Quality Technology, 30, 1-10, (1998). 11. Venter G., Haftka R.T., "Using response surface approximations in fuzzy set based design optimization", Structural Optimization, 18, 218-227, (1999). 12. Choi, S.H. and Buckley, J.J.”Fuzzy regression using least absolute deviation estimators", Soft Computing, 12(3), pp. 257-263, (2007). 13. Bashiri, M., M.Hosseininezhad, S.J. “A Fuzzy Programming for Optimizing Multi Response Surface in Robust Designs”, Journal of Uncertain Systems, Vol.3, No.3, pp.163-173, (2009). 14. Amiri, M.,” Application of Response Surface Methodology and Fuzzy Regression Method to Determine Optimum Amount of Effective Factors in Vehicel Brake Drum Assembling Problem”, International Journal of Industrial Engineering and Production Management, Sharif University of Technology.Vol.27, No. 1, PP. 133-143, (2011). تعیین میزان بهین هى عوامل مؤثر بر کیفیت جوش... 179 15. Tatsuyuki. A, Response Surface Methodology and Its application to Automotive Suspension design , Toyota central R&D Labs.Inc ,Japan ,(2001) 16. Marklund P-O, Nilsson L. “Optimization of a car body component subjected to impact.” Structural and Multisciplinary Optimization.Vol.21, No.5, PP.383-392. (2001). 17. Amiri, M., Mousakhani, M., Alaghebandha, M. and Saeeidi, S.R. “DOE by RSM Approach. 1st Ed. Chapter 2”, Farhikhtegane Daneshghah Pub. Co., Tehran. (2010). 18. Kunter, M. Nachtsheim, C. Neter, J. Li, W., “Applied Linear Statistical Methods. 5th Ed”. McGraw – Hill, New york , (2005). 19. Santner, T.J. Williams, B.J. Notz, W.I. “The Design and Analysis of Computer Experiments”. Springer Verlag, New York. (2003). 20. Neter, J.; Kutner, M.H., Wasserman, W., Nachtsheim, C. and Neter, J., Applied Linear Statistical Methods, 4th ed., McGraw-Hill, New york (1996). 21. Chen-Tung, C., Ching-Torng, L. and Sue-Fn, H. “A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management”, International Journal of Production Economics, 102(2), pp. 289-301 (2006). 22. Asgharpour, M.G., “Multiple Objective Decision Making. 2nd Ed”, Tehran University Publishes (2002). 23. Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., and Vecchi, M. P. “Optimization by Simulated Annealing”, Science, Vol. 220, PP.671-680. (1983). 24. Cerny, V., “A Thermodynamical Approach to the Traveling Salesman Problem: An Efficient Simulation Algorithm”, Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 45, PP.41-51. (1985). 25. Alamtabriz, A., Zandiyeh, M., Mohammad Rahimi, A.R., “Meta Heuristic Algorithms in Combinatorial Optimization. 2nd Ed”, Saffar Publishes (2011). | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 2,725 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,662 |
||