On the issue of selecting and optimizing parameters of continuous laser weldingof cast iron

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Cast iron extremely poorly tolerate thermal welding cycles, and therefore it is necessary to choose carefully the technological parameters. The main parameters of continuous laser welding are: the power of laser radiation, the welding speed, the parameters of the focusing system. The aim of the work is to determine the optimal power and speed of continuous laser welding of cast iron, depending on the geometry of the weld. In this paper, the welding seams obtained on samples of gray alloyed cast iron with a pearlitic metal base, using an LS-1 ytterbium fiber laser, are studied. Research methods. The geometric parameters of the joints were quantified in the program for quantitative analysis and image processing ImageJ. The obtained data were processed by regression analysis. To optimize the process parameters, an orthogonal plan of the passive experiment was developed, including nine experiments in which the factors varied at three equally spaced levels. The quality parameters in the passive experiment were the geometric dimensions of the weld pool and the size of the quenched zone. To solve the optimization problem, we used the methods of gray relational analysis and linear programming. Results and Discussions. The obtained regression models explain a significant proportion of the variance of the dependent variables, the regression coefficients, as well as the models themselves, are statistically significant, which indicates a close linear relationship between the seam geometry and the process parameters. The calculated shape of the weld pool depending on the radiation power and welding speed shows that the required welding seam of the required dimensions can be obtained at various process parameters which allow solving a multi-criteria optimization problem. The gray relational evaluation of the geometric parameters of the seam shows that the most correct parameters in terms of obtaining the seam of the maximum depth with the minimum width, convexity (concavity) and the quenched zone are the minimum power and maximum welding speed. The calculation of the optimal radiation power and welding speed depending on the seam depth showed that welding of small thicknesses is optimally carried out with minimal power, and the seam depth is adjusted by changing the beam speed. Welding of large thicknesses is optimal at high speed, and to increase the depth of the seam, the power must increase.

About the authors

D. A. Ilyushkin

Email: shirke@mail.ru
Ph.D. (Engineering), Associate Professor,Bryansk State Technical University, 7, 50 Let Oktyabrya Boulevard, Bryansk, 241035, Russian Federation, shirke@mail.ru

V. G. Soldatov

Email: soldat-tu@bk.ru
Ph.D. (Engineering), Associate Professor, Bryansk State Technical University, 7, 50 Let Oktyabrya Boulevard, Bryansk, 241035, Russian Federation, soldat-tu@bk.ru

O. V. Petrakov

Email: typeofpeople@mail.ru
Ph.D. (Engineering), Associate Professor, Bryansk State Technical University, 7, 50 Let Oktyabrya Boulevard, Bryansk, 241035, Russian Federation, typeofpeople@mail.ru

I. A. Kotlyarova

Email: ikotlyarova@list.ru
Ph.D. (Engineering), Bryansk State Technical University, 7, 50 Let Oktyabrya Boulevard, Bryansk, 241035, Russian Federation, ikotlyarova@list.ru

References

  1.     ASM Handbook. Vol. 6. Welding, brazing, and soldering / D.L. Olson, T.A. Siewart, S. Liu, G.R. Edwards. – ASM International, 1993. – 2873 p. – ISBN 0-87170-377-7.
  2.     Гусев А.А. Перспективы импульсного лазерного легирования и наплавки // Известия Самарского научного центра РАН. – 2012. – Т. 14, №6. – С. 247–253.
  3.     Repair welding of ductile cast iron by laser cladding process: microstructure and mechanical properties / C.-M. Lin, A.S. Chandra, L. Morales-Rivas, S.-Y. Huang, H.-C. Wu, Y.-E. Wu, H.-L. Tsai // International Journal of Cast Metals Research. – 2014. – Vol. 27, iss. 6. – P. 378–383. – doi: 10.1179/1743133614Y.0000000126.
  4.     Microstructure formation and fracturing characteristics of grey cast iron repaired using laser / Q. Fu, P. Yi, P. Xu, C. Fan, G. Yang, D. Liu, Y. Shi // The Scientific World Journal. – 2014. – Vol. 2014. – P. 541569. – doi: 10.1155/2014/541569.
  5.     Piatkowski J., Grabowski A., Czerepak M. The influence of laser surface remelting on the microstructure of EN AC-48000 cast alloy // Archives of Foundry Engineering. – 2016. – Vol. 16, iss. 4. – P. 217–221. – doi: 10.1515/afe-2016-0112.
  6.     Матвеев Ю.И., Казаков С.С. Формирование структур серого чугуна в зоне лазерного воздействия // Вестник НГИЭИ. – 2011. – Т. 2, № 1 (2). – С. 41–53.
  7.     Surface melting of nodular cast iron by Nd-YAG laser and TIG / K.Y. Benyounis, O.M.A. Fakron, J.H. Abboud, A.G. Olabi, M.J.S. Hashmi // Journal of Materials Processing Technology. – 2005. – Vol. 170, iss. 1. – P. 127–132. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2005.04.108.
  8.     Bhatnagar R.K., Gupta G. A review on weldability of cast iron // International Journal of Scientific and Engineering Research. – 2016. – Vol. 7, iss. 5. – P. 126–130. – URL: https://www.ijser.org/researchpaper/A-REVIEW-ON-WELDABILITY-OF-CAST-IRON.pdf (accessed: 13.08.2021).
  9.     Kou S. Welding metallurgy. – John Wiley & Sons, 2003. – 468 p. – ISBN 0-471-43491-4.
  10.   Fabbro R. Depth dependence and keyhole stability at threshold, for different laser welding regimes // Applied Sciences. – 2020. – Vol. 10, iss. 4. – P. 1487. – doi: 10.3390/app10041487.
  11.   Лазерные технологии обработки металлов: современные проблемы фундаментальных исследований и прикладных разработок / под ред. В.Я. Панченко. – М.: Физматлит, 2009. – 664 с. – ISBN 978-5-9221-1023-5.
  12.   Lankalapalli K.N., Tu J.F., Gartner M. A model for estimating penetration depth of laser welding processes // Journal of Physics D: Applied Physics. – 1996. – Vol. 29, iss. 7. – P. 1831–1841. – doi: 10.1088/0022-3727/29/7/018.
  13.   Tan W., Bailey N.S., Shin Y.C. Investigation of keyhole plume and molten pool based on a three-dimensional dynamic model with sharp interface formulation // Journal of Physics D: Applied Physics. – 2013. – Vol. 46, iss. 5. – P. 055501. – doi: 10.1088/0022-3727/46/5/055501.
  14.   Dikova T., Stavrev D. Behaviour of graphite in laser surface hardening of irons // Machines, Technologies, Materials. – 2007. – Vol. 4–5, iss. 9. – P. 98–101.
  15.   Oussaid K., El Ouafi A., Chebak A. Experimental investigation of laser welding process in overlap joint configuration // Journal of Materials Science and Chemical Engineering. – 2019. – Vol. 7. – P. 16–31. – doi: 10.4236/msce.2019.73002.
  16.   A review on melt-pool characteristics in laser welding of metals / B. Fotovvati, S.F. Wayne, G. Lewis, E. Asadi, P. Ferro // Advances in Materials Science and Engineering. – 2018. – Vol. 2018. – P. 4920718. – doi: 10.1155/2018/4920718.
  17.   Исследование микроструктуры и микротвердости зон лазерного оплавления чугуна нирезист ЧН16Д7ГХ / В.Г. Гилев, Е.А. Морозов, И.Б. Пуртов, Е.С. Русин // Известия Самарского научного центра РАН. – 2014. – Vol. 16, iss. 6. – P. 227–233.
  18.   Metzbower E.A. Penetration depth in laser beam welding // Welding Research Supplement. – 1993. – Vol. 407. – P. 403–407.
  19.   Ravikumar S.M., Vijian Dr.P. Optimization of weld bead geometry in Shielded Metal Arc Welding using Taguchi Based Grey Relational Analysis // International Journal of Mechanical and Mechatronics Engineering. – 2014. – Vol. 14, iss. 4. – P. 86–91.
  20.        Оптимизация селективного лазерного сплавления методом оценки множественных параметров качества в двигателестроении / А.И. Хаймович, В.И. Санчугов, И.С. Степаненко, В.Г. Смелов // Известия Самарского научного центра РАН. – 2018. – Т. 20, № 6. – С. 41–46.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».