Performance optimization in electro- discharge machining using a suitable multiresponse optimization technique
Notice bibliographique
Résumé
In the present research work, four different multi response optimization techniques, viz.multiple response signal-to-noise (MRSN) ratio, weighted signal-to-noise (WSN) ratio, Grey relational analysis (GRA) and VIKOR (VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje in Serbian) methods have been used to optimize the electro-discharge machining (EDM) performance characteristics such as material removal rate (MRR), tool wear rate (TWR) and surface roughness (SR) simultaneously.Experiments have been planned on a D2 steel specimen based on L9 orthogonal array.Experimental results are analyzed using the standard procedure.The optimum level combinations of input process parameters such as voltage, current, pulse-on-time and pulse-off-time, and percentage contributions of each process parameter using ANOVA technique have been determined.Different correlations have been developed between the various input process parameters and output performance characteristics.Finally, the optimum performances of these four methods are compared and the results show that WSN ratio method is the best multiresponse optimization technique for this process.From the analysis, it is also found that the current has the maximum effect on the overall performance of EDM operation as compared to other process parameters.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».