ENHANCED MODELING AND OPTIMIZATION OF MILLING USING A HYBRID TECHNIQUE
Notice bibliographique
Résumé
Design, modeling, analysis, and optimization are steps necessary in production engineering today. In this paper, the flat end milling process is studied and modeled using a new approach. An Artificial Neural Network (ANN) Based model is developed that takes inputs in the form of cutting conditions and tool geometry parameters. Initially, three cutting parameters are varied in an arbitrary way; these are feed rate, spindle speed, and radial depth of cut. The inclusion of all cutting parameters can be done but would result in a dramatic increase in the number of experiments and cost of training. Accordingly, statistical design of experiments (D.E.O.) is employed to allow the change of variables using fractional factorial design (FFE), Several ANN models are developed from L90A, L270A, L27 OA with extended parameters ranges and L36 OA (9, 27, 27 (extended) and 36 experiments) arrays and the corresponding ANN models are compared with respect to accuracy of prediction. Nine confirmation experiments are carried out to validate the 4 new models. Another extension used combined models based on L54 OA and L63 OA respectively. Results indicate the potential of the employed techniques to accurately model the milling process in a fraction of the experiments previously conducted. Particle swarm optimization (PSO) is then used to minimize a cost function for the four reduced search spaces. Previous studies in areas of neural network based modeling in manufacturing are reviewed and conclusions are drawn.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».