Resumo Neste trabalho realizou-se um estudo das interações entre as variáveis do processo de soldagem por atrito, conhecido como Continuous Drive Friction Welding (CDFW) em junção de tubos de alumínio AA6063, com diâmetro de 12,7 mm e espessura de 1,59 mm. Foi analisada a influência das variáveis: rotação, pressão de atrito e tempo de atrito nas dimensões finais da rebarba e comprimento da peça soldada. O número de experimentos realizados foi definido por planejamento fatorial completo (3k), onde cada variável de entrada recebeu três níveis. Os corpos de prova foram produzidos de acordo com as combinações de parâmetros e medidos para obter os valores finais do comprimento final e das dimensões da rebarba. Os dados foram analisados por um software de ferramentas estatísticas, utilizando gráfico de Pareto, análise das interações e variância. Observou-se que a variável de entrada que apresentou menor influência nos resultados foi a velocidade de rotação. Os melhores resultados ocorreram nos corpos de provas com menor diminuição no comprimento e rebarbas mais uniformes, foram obtidos com combinações do menor valor de pressão.

Continuous drive friction welding is a solid-state welding process that has been experimentally proven to be a fast and reliable method. This is a complex process; deformations in the viscosity of a material alter the friction between the surfaces of the pieces. All these dynamics cause changes in the vibration signals; the interpretation of these signals can reveal important information. The vibration signals generated during the friction and forging stages are measured on the stationary part of the structure to determine the influence of the manipulated variables on the time domain statistical characteristics (root mean square, peak value, crest factor, and kurtosis). In the frequency domain, empirical mode decomposition is used to characterize frequencies. It was observed that it is possible to identify the effects of the manipulated variables on the calculated statistical characteristics. The results also indicate that the effect of manipulated variables is stronger on low-frequency signals.