Optimization of Cutting Conditions in Vibration Assisted Drilling of Composites via a Multi-Objective EGO Implementation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A recent and promising technique to overcome the challenges of conventional drilling is vibration-assisted drilling (VAD) whereby a controlled harmonic motion is superimposed over the principal drilling feed motion in order to create an intermittent cutting state. Two additional variables other than the feed and the speed are introduced, namely the frequency and the amplitude of the imposed vibrations. Optimum selection of cutting conditions in VAD operations of composite materials is a challenging task due to several reasons; such as the increase in the number of controllable variables, the need for costly experimentation, and the limitation on the number of experiments that can be performed before tool degradation becomes an issue in the reliability of measurements. Additionally, there are often several objectives to consider, some of which may be conflicting, while others may be somewhat correlated. Pareto-optimality analysis is needed for conflicting objectives; however the existence of several objectives (high-dimension Pareto space) makes the generation and interpretation of Pareto solutions difficult. An attractive approach to the optimization task is thus to employ Kriging meta-models in a multi-objective efficient global optimization (m-EGO) framework for incremental experimentation of optimal setting of the cutting parameters. Additional challenge posed by constraints on machine capabilities is accounted for through domain transformation of the design variables prior to the construction of the Kriging models. Study results using a baseline exhaustive experimental data shows opportunity for employing m-EGO for the generation of well distributed Pareto-frontiers with fewer experiments.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle