Optimizing the parameters for force, temperature, and metal removal rate: a multi-feature fusion model for titanium alloy milling
Notice bibliographique
Résumé
In the processing of titanium alloy, the milling parameters determine the process temperature and force. Increasing the milling temperature and force can affect the quality of the titanium alloy produced. In this study, we developed a multi-feature fusion model for high-quality titanium alloy workpieces. In the milling experiments with different milling parameters, an infrared thermal imager and a three-dimensional dynamometer were used to collect the time-domain signals for temperature near the tip of the milling cutter and the milling force. Based on the experimental data, a multi-feature fusion model was established with the milling temperature, milling force, and metal removal rate as the targeted variables, and the milling parameters as the optimized parameters. Based on the particle swarm optimization algorithm, the optimal milling parameters within the test parameters were resolved using the multi-feature fusion model. The results show that: within the milling parameter range of the experimental design, the optimal solutions for the milling parameters are: milling speed of 22.14 m/min; feed speed of 8.25 mm/min; milling depth of 1.36 mm. The multi-feature fusion model resulted in lower milling temperature and force, and provides theoretical guidance for scientifically designing the parameters for the milling process.
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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 | 0,001 | 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 ».