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NTIS 바로가기한국동력기계공학회지 = Journal of the korean society for power system engineering, v.19 no.2, 2015년, pp.70 - 77
손창석 (국립부경대학교 기계공학과) , 박영환 (국립부경대학교 기계공학과)
Nowadays, car manufacturers applied many high strength steels such AHSS or UHSS to car bodies for weight lightening. Therefore, a variety of applied steel sheet to car bodies increased and the needs of simulation to evaluate weldability also increased in order to reduce the cost and time. In this st...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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용접조건을 최적화 하는 과정에서 필요한 것은 무엇인가 | 저항 점 용접에서 일반적으로 용접성 로브를 이용하여 용접성을 확인하고 최적 용접 조건을 구한다.2) 용접조건을 최적화하는 과정에서 강도나너겟의 크기를 예측모델이 필요로 하며 예측 모델링을 통하여 용접조건을 최적화하는 과정이 필요하다. 이러한 예측 모델링을 위해 Hong3) 등은 저항 점 용접의 용융부를 신경회로망과 회귀모델을 사용하여 예측하였다. | |
무엇을 극복하기 위해 자동차 제작 시 시뮬레이션 기법을 사용하는가 | 차체의 종류와 두께가 다양해지고 있으며, 이러한 모든 강종과 두께에 대하여 실험에 의존하여 결과를 얻는다면, 많은 실험 데이터와 시간, 비용 등이 소모된다. 그러므로 이를 극복하기 위한 방법으로 시뮬레이션 기법이 적용되고 있다. | |
차체를 경량화하여 에너지 효율을 높이는 대표적인 방법은 무엇이 있는가? | 자동차의 에너지 효율을 극대화하기 위하여 차체의 경량화를 통해 적은 연료로 주행할 수 있는 방안이 이용되고 있다. 차체를 경량화하여 에너지 효율을 높이는 대표적인 방법으로는 기존 강판을 고강도 강판으로 바꾸고 두께를 줄이는 방법이주로 사용되고 있으며, 이에 따라 자동차에 사용되는 강판도 저탄소강에서 고강도 강판 혹은 초고강도 강판까지 다양해지고 있다.1) |
T. K. Han, K. Y. Lee, and J. S. Kim, 2009, "Recent Developments and Weldability of Advanced High Strength Steels for Automotive Applications", Journal of Korean Welding and Joining Society, Vol. 27, No. 2, pp. 13-18.
C. M. Calva and T. W. Eagar, 1990, "Enhancement of the Weldability in Resistance Spot Welding", AWS Detroit Section, Sheet Metal Welding Conference IV.
T. M. Hong, Y. B. Choi, S. P. Kim, J. H. Lee, and H. S. Chang, 1993, "Estimation of Nugget Size Using Artificial Neural network & Comparison to Regression Method for Resistance Spot Welding", Proceedings of KSME Spring Conference, Vol. 1, No. 1, pp. 929-932.
N. Muhammad and Y. H. Manurung, 2012, "Design Parameters Selection and Optimization of Weld Zone Development in Resistance Spot Welding", World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol. 6, No. 11, pp. 1220-1225.
J. H. Cho, 2013, "Prediction of Arc Welding Quality through Artificial Neural Network", Journal of Korean Welding and Joining Society, Vol. 31, No. 3, pp. 44-48.
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