Performance optimization in electro- discharge machining using a suitable multiresponse optimization technique
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
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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