Optimization of the Cutting Conditions for High Speed Drilling of Woven Composites
Notice bibliographique
Résumé
The present work proposes a new algorithm for the optimization of cutting parameters in the high speed drilling of woven composites. The cutting parameters under consideration are the feed rate and the spindle speed. Three performance parameters are to be minimized. These are the exit delamination, the surface roughness and the thrust force. These performance parameters are observed experimentally. One of the challenges that face the experimental testing of these parameters is the high cost of the drilling tools and specimen materials. Therefore, the minimization of the number of experimental tests is a necessary requirement. The algorithm presented hybridizes Kriging as a meta-modeling technique with evolutionary multi-objective optimization to optimize the cutting parameters while intelligently selecting the new set of cutting parameters in each iteration. After starting with a factorial design of the search space, and after testing the performance criteria at these points, the algorithm fits a multi-dimensional surface using Kriging. This step is followed by an evolutionary search on the fitted model. The search spreads a population of search points in the direction of better performance criteria as well as in the direction of un-sampled space. The previous two steps are conducted iteratively for a pre-defined number of iterations. In the final iteration, the population of search points is clustered to yield a small number of new points at which the new experiments will be conducted. The whole process is iterated until the maximum number of allowable experiments is achieved. The algorithm is tested using an existing set of previously published experimental data that are dense enough to predict the actual response surface of the performance criteria. Results showed that the algorithm smartly moved into the direction of higher performance criteria with a low number of experimental trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».