Notice: Undefined index: linkPowrot in C:\wwwroot\wwwroot\publikacje\publikacje.php on line 1275
Publikacje
Pomoc (F2)
[109630] Artykuł:

Multi-Performance Optimization in Friction Stir Welding of AA6082/B4C Using Genetic Algorithm and Desirability Function Approach for Aircraft Wing Structures

Czasopismo: Journal of Materials Engineering and Performance   Tom: 30, Zeszyt: 1, Strony: 5845-5857
ISSN:  1059-9495
Opublikowano: Maj 2021
 
  Autorzy / Redaktorzy / Twórcy
Imię i nazwisko Wydział Katedra Do oświadczenia
nr 3
Grupa
przynależności
Dyscyplina
naukowa
Procent
udziału
Liczba
punktów
do oceny pracownika
Liczba
punktów wg
kryteriów ewaluacji
Renangi Sandeep Niespoza "N" jednostki20.00.00  
Jeevanantham A.K. Niespoza "N" jednostki20.00.00  
Manikandan Mano Niespoza "N" jednostki20.00.00  
Arivazhagan Natarajan Niespoza "N" jednostki20.00.00  
Szymon Tofil orcid logo WMiBMKatedra Inżynierii Eksploatacji i Przemysłowych Systemów Laserowych*Takzaliczony do "N"Inżynieria mechaniczna2070.0031.30  

Grupa MNiSW:  Publikacja w czasopismach wymienionych w wykazie ministra MNiSzW (część A)
Punkty MNiSW: 70


DOI LogoDOI    
Keywords:

AA6082B4C MMC  desirability function approach  friction stir welding  genetic algorithm  response surface methodology 



Abstract:

This study intended to optimize the process parameters of the friction stir welding (FSW) technique to maximize the mechanical properties of the AA6082/B4C composite weldments. The metal matrix composites are prepared with aluminum alloy 6082 and boron carbide particles of 10µm size by using a stir casting technique. The central composite design technique is applied to design the FSW experiments. The experiments were carried out in butt joint configuration by varying welding transverse speed, axial load, plunge depth, and tool rotational speed. The optimum parameters are estimated by considering output responses such as ultimate tensile strength and microhardness. The effect of process parameters on output responses was analyzed graphically. Two optimization techniques, namely genetic algorithm and desirability function approach, are implemented to identify the optimal values of process parameters. The results obtained by both optimization techniques are in good agreement. The optimum values are validated with experimental results.