레이저 용접을 이용한 전기차 배터리 이종접합 성공 확률 예측 프로그램 개발에 관한 연구
A Study on the Development of a Program for Predicting Successful Welding of Electric Vehicle Batteries Using Laser Welding
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
탄소중립을 위한 세계적인 노력 속에서 전기자동차의 사용이 급속하게 증가함에 따라 배터리에 대한 수요도증가하고 있다. 따라서, 전기자동차의 높은 효율을 달성하기 위해 차체 무게 감소와 배터리에 대한 고려가 중요한 요소로부각되고 있다. 경량 소재로 알려진 구리와 알루미늄은 레이저 용접을 통해 효과적으로 접합될 수 있다. 그러나 두 소재의 물리적 특성이 서로 다르기 때문에 이를 접합하는 것은 여전히 기술적인 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 구리와 알루미늄을 레이저 용접으로 접합하기 위한 최적의 레이저 파라미터를 찾기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 결과를시각적으로 제시하기 위해서 Python 언어를 활용하여 GUI(Graphic User Interface) 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 기계 학습 이미지 데이터를 활용하여 접합 성공을 예측하며, 안전하고 효율적인 레이저 용접 가이드로 활용될 것으로예상되어, 전기차 배터리 조립 공정의 안전성과 효율성에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
In the global pursuit of carbon neutrality, the rapid increase in the adoption of electric vehicles (EVs) has led to a corresponding surge in the demand for batteries. To achieve high efficiency in electric vehicles, considerations of weight reduction and battery safety have become crucial factors. Copper and aluminum, both recognized as lightweight materials, can be effectively joined through laser welding. However, due to the distinct physical characteristics of these two materials, the process of joining them poses technical challenges. This study focuses on conducting simulations to identify the optimal laser parameters for welding copper and aluminum, with the aim of streamlining the welding process. Additionally, a Graphic User Interface (GUI) program has been developed using the Python language to visually present the results. Using machine learning image data, this program is anticipated to predict joint success and serve as a guide for safe and efficient laser welding. It is expected to contribute to the safety and efficiency of the electric vehicle battery assembly process.
참고문헌 (15)
- 이주호, "배터리 셀과 셀 사이의 냉각관 삽입을 통한 전기차 배터리 냉각 시스템의 성능 특성에 대한 해석적 연구", 산업기술연구논문지, 27(2), pp.49~54 (2022), 한국산업기술융합학회[DOI]
- G. -H. Ahn, "Electrode Properties of Li-ion Batteries using TiO2-based Composite Nanowires", Journal of the Microelectronics and Packaging Society, 18(3), pp.19~24 (2011)
- 윤홍국, "알루미늄 합금 및 자동차 이차전지 접합", 마이크로전자 및 패키징학회지, 29(3), pp.13~23 (2022), 한국마이크로전자및패키징학회
- 강민정, "자동차 이차전지용 셀 및 모듈 조립을 위한 Al", Cu 이종소재 초음파 및 레이저 접합 기술 리뷰, 2019, pp.37(2), 52~59[DOI]
- 김용, "알루미늄과 구리의 레이저 이종접합에 관한 연구(Ⅰ) - 레이저용접 최신 연구동향 및 품질 분석 -", 대한용접접합학회지, 40(5), pp.416~437 (2022), 대한용접접합학회[DOI]
- 황승준, "이차전지 전극용 Al-Cu의 레이저 용접", 마이크로전자 및 패키징학회지, 26(4), pp.1~6 (2019), 한국마이크로전자및패키징학회
- 방정환, "전기자동차 배터리 모듈 접합 기술 리뷰", 마이크로전자 및 패키징학회지, 30(2), pp.33~42 (2023), 한국마이크로전자및패키징학회
- 황동수, "실시간 용접품질 모니터링 시스템의 개발 및 적용 동향", 대한용접접합학회지, 30(1), pp.44~50 (2012), 대한용접접합학회
- 김태원, "그린레이저를 이용한 Al-Cu 이종소재 레이저 용접 연구 및 딥러닝에 의한 품질판정", 대한용접접합학회지, 39(1), pp.67~73 (2021), 대한용접접합학회[DOI]
- Y. -Y. Kim, "Compact Measurement of the Optical Power in High-Power LED Using a Light-Absorbent Thermal Sensor", Sensors, 21(14), pp.1~12 (2021)
- 최해운, "Analysis of Laser Heat Distribution in Al-Cu Welding", 한국기계가공학회지, 20(2), pp.1~7 (2021), 한국기계가공학회[DOI]
- 장문수, "유해가스 배출량에 대한 시계열 예측 모형의 비교연구", 한국산업융합학회논문집, 24(3), pp.323~331 (2021), 한국산업융합학회[DOI]
- 신승범, "랜덤포레스트를 위한 상관예측변수 중요도", 응용통계연구, 34(2), pp.177~190 (2021), 한국통계학회
- B. Prakash, "Application of Graph Theory Features towards EEG Data Classification Models for Working Memory and The Emotional States", ~ (2021)
- M. Mali, "MF-RISE: Benchmarking for Multifaceted Recommender System Engine", Research Square (2023)