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Enregistrement W1983996627 · doi:10.1115/detc2013-12992

Optimization of the Cutting Conditions for High Speed Drilling of Woven Composites

2013· article· en· W1983996627 sur OpenAlexaff
Mouhab Meshreki, Karim Hamza, Ashraf O. Nassef, Helmi Attia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensMcGill UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface roughnessPopulationKrigingThrustDrillingEvolutionary algorithmComputer scienceDelamination (geology)Mathematical optimizationAlgorithmMathematicsEngineeringMechanical engineeringMaterials scienceMachine learningGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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