Selection of resistance spot-welding machines with the use of cluster analysis
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
The paper presents the issue of selection of the resistance spot-welding machines, stating that there is no objective method of supporting the decision to purchase such devices. The application of cluster analysis method has been suggested for solving the problem. Diagnostic data describing 35 resistance spot-welding machines have been collected and then their classification has been made by the Ward and k-means methods. Based on the results, it has been concluded, that the cluster analysis can be an effective preliminary method of supporting the decision of purchasing resistance spot-welding machines.
Downloads
Article Details
Creative Commons CC BY 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Welding Technology Review (WTR) articles are published open access under a CC BY licence (Creative Commons Attribution 4.0 International licence). The CC BY licence is the most open licence available and considered the industry 'gold standard' for open access; it is also preferred by many funders. This licence allows readers to copy and redistribute the material in any medium or format, and to alter, transform, or build upon the material, including for commercial use, providing the original author is credited.
References
Chmielewski T.: Projektowanie procesów technologicznych Spawalnictwo, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2013.
Mikno Z., Bartnik Z.: Zgrzewanie rezystancyjne doczołowe zwarciowe w obliczeniach MES materiałów jednoimiennych. Cz. 1, Przegląd Spawalnictwa 87(4), 2015, s. 14-20.
Chmielewski T., Jakubowski J.: Zgrzewanie rezystancyjne uszczelnień typu plaster miodu, Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej, Mechanika (229), 2009, s. 181-188.
Vardanjani M., Senkara J., Arayee A.: A review of shunting effect in resistance spot welding, Przegląd Spawalnictwa 88(1), 2016, pp. 46-50.
Hudycz M., Chmielewski T., Golański D.: Analysis of distribution of temperature and stresses during the friction metallisation of AlN ceramics with titanium. Biuletyn Instytutu Spawalnictwa w Gliwicach 60(5), 2016, pp. 63-67.
Górka J.: Properties and structure of resistance short-circuit welded joints in TMCP steel S700MC, Biuletyn Instytutu Spawalnictwa w Gliwicach 62(1), 2018, pp. 37-41.
Tuz L., Kołodziejczak P., Kolasa A.: Struktura złączy ze stopów magnezu wykonanych metodą FSW, Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej, Mechanika (230) 2010, s. 135-146.
Fydrych D., Rogalski G. Walczak W.: Wpływ cyklu cieplnego na właściwości zgrzewanych wybuchowo złączy stal-aluminium, Przegląd Spawalnictwa 85(6), 2013, s. 60-64.
Pocica N., Tuz L.: Ocena mikrostruktury i wybranych własności mechanicznych złączy zgrzewanych wybuchowo po obróbce cieplnej, Przegląd Spawalnictwa 88(4), 2016, s. 35-38.
Piwowarczyk T., Korzeniowski M., Ambroziak A., Kowal T., Rutka R., Karolewski M.: Effect of pipe face preparation on the quality of magnetically impelled arc welded joints, Biuletyn Instytutu Spawalnictwa w Gliwicach 60(5), 2016, pp. 111-119.
Dobaj E.: Maszyny i urządzenia spawalnicze, WNT, Warszawa 1998.
Fydrych D., Sommer S., Rogalski G.: Wspomaganie decyzji zakupu urządzeń do spawania metodą MIG/MAG z wykorzystaniem analizy skupień. Przegląd Spawalnictwa 86(12), 2014, s. 26-33.
Fydrych D., Sommer S., Rogalski G.: Analiza skupień jako metoda wspomagania decyzji zakupu urządzeń prądu stałego do spawania metodą TIG, Logistyka 6, 2014, s. 14158-14164.
Chmielewski T., Węglowski M.: Analiza rynku spawalniczego w Polsce pod względem sprzedaży urządzeń oraz materiałów spawalniczych, Przegląd Spawalnictwa 82(6), 2010, s. 28-31.
Lasocki K.: Kryteria wyboru przy zakupie urządzeń i materiałów spawalniczych, Przegląd Spawalnictwa 70(12), 1998, s. 6-8.
Stanisz A.: Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach medycyny, Tom 3, Analizy wielowymiarowe, Wydawnictwo StatSoft Polska, Kraków 2010.
Czarnecka M., Nidzgorska-Lencewicz J.: Application of cluster analysis in defining the meteorological conditions shaping the variability of PM10 concentration, Rocznik Ochrona Środowiska 17(1), 2015, pp. 40-61.
Filar B., Kwilosz T., Miziołek M., Piesik-Buś W., Zamojcin J.: The use of cluster analysis for the segmentation of the physicochemical properties of shale gas deposits, Nafta-Gaz 71(11), 2015, pp. 898-909.
Wicijowski J., Ziółko B.: Analiza skupień i redukcja wymiarowości w hierarchicznym modelu korpusowym języka, Studia Informatica 31(2A), 2010, s. 133-145.
Lee Y.F., Roe T., Mangham D.C., Fisher C., Grimer R.J., Judson I.: Geneexpression profiling identifies distinct molecular subgroups of leiomy- osarcoma with clinical relevance. British Journal of Cancer 115, 2016, pp. 1000-1007.
Lin Q., Fan S., Zhang Y., Xu M., Zhang H., Yang Y., ..., Luo W.: The seahorse genome and the evolution of its specialized morphology, Nature 540(7633), 2016, pp. 395-399.
Zhang H., Hou Y.: Quality estimation of the resistance spot welding based on genetic k-means cluster analysis. In Control, Automation and Systems Engineering (CASE), International Conference IEEE, 2011, pp. 1-4.
Fydrych D., Rogalski G., Świerczyńska A., Łabanowski J.: Ocena przydatności komercyjnych elektrod otulonych do spawania mokrego pod wodą z wykorzystaniem analizy skupień, Przegląd Spawalnictwa 87(10), 2015, s. 27-30.