Effect of Rotational Speed, Dwell Time and Plunge Depth on Properties of Microstructure of Dissimilar Aluminum Sheet Metal by FSSW

Abstract

FSSW process was developed by MAZDA Motor Corp and Kawasaki Heavy Industries to assemble the aluminum hood and rear doors of the RX-8 sport car. Since then FSSW has been used by Toyota Motor, General Motors, Ford Motor and many more etc. This technology getting interest from manufacturer of airplanes, appliances, and trains. The main goal of this study is to investigate the effect of process parameters on shear strength of FSSW joint and as well as analyze the mechanical and microstructure properties of the joint. In this present study the focus is on dissimilar alloys AA5754 and AA7075-T651 aluminum alloys. TRS, DT and PD imply an important role on heat production and material flow in FSSW, therefore it affect the development of microstructure and mechanical characteristics of the welded joint. Optical microscope, and scanning electron microscope (SEM) were conducted to characterize microstructure in welded joints. TSS and micro hardness test were used to evaluate the mechanical properties of joints. Many researchers have applied machine learning approaches like ANN to FSW but few authors have applied ANN to FSSW. In this research ANN has been applied to develop the met model of FSSW of dissimilar Al-Alloys of AA5754 and AA7075-T651. The obtained results reveal that the TSS of FSSW joint significantly affected by TRS, DT and with the tool PD. At constant TRS the PD and DT has significant effect on TSS. While on the other hand at constant DT the increment in TRS and PD has decrease the TSS. Keywords: Friction Stir Spot Welding, Full Factorial Design, Shear Tensile Strength, Micro hardness, Neural Network

Öz: FSSW süreci, MAZDA Motor Corp ve Kawasaki Heavy Industries tarafından, RX-8 spor arabanın alüminyum kaputunu ve arka kapılarını monte etmek için geliştirilmiştir. O zamandan beri FSSW Toyota Motor, General Motors, Ford Motor ve daha pek çok tanınmış markalar tarafından kullanılıyor. Bu teknoloji uçak, cihaz ve tren üreticilerinin ilgisini çekmektedir. Bu çalışmanın temel amacı, süreç gerektiren parametrelerinin FSSW derzinin kayma dayanımı üzerindeki etkisini araştırmak ve buna bağlı olarak eklemin mekanik ve mikroyapı özelliklerini analiz etmektir. Bu çalışmada odak noktası AA5754 ve AA7075-T651 farklı alüminyum alaşımlarının alaşımlarıdır. TRS, DT ve PD, FSSW'de ısı üretimi ve malzeme akışı üzerinde önemli bir rol oynamaktadır, bu nedenle kaynaklı ek yerinin mikroyapı ve mekanik özelliklerinin gelişimini etkilemektedir. Kaynaklı ek yerlerinde mikro yapıyı karakterize etmek için optik mikroskop ve taramalı elektron mikroskobu (SEM) işlemi uygulanmıştır. Birçok bilim insanı FSW'ye YSA gibi makine öğrenme yaklaşım teknikleri öğrenilmiş ancak az sayıda yazar FSSW'ye YSA uygulamıştır. Bu araştırmada, AA5754 ve AA7075-T651'e benzemeyen Al-Alaşımlarının farklı AlSS alaşımlarının FSSW modelini geliştirmek için ANN uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar, FSSW ekleminin TSS'sinin TRS, DT ve PD aletinden önemli ölçüde etkilendiğini ortaya koymaktadır. TRS sabitinde PD ve DT, TSS üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Öte yandan, sabit DT'de iken, TRS ve PD'deki artış TSS'yi düşürmüştür. Anahtar Kelimeler: Friction Stir Spot Welding, Full Factorial Design, Shear Tensile Strength, Micro hardness, Neural Network