Adaptive Control and Enhanced Algorithm for Efficient Drilling in Composite Materials
Notice bibliographique
Résumé
Due to their inexpensive cost and superior qualities compared to conventional metals, Glass Fibre Reinforced Plastic (GFRP) composites are frequently used in engineering applications.Despite the development of numerous non-traditional drilling methods, traditional mechanical drilling methods based on CNC machines are still utilized as the primary applications for composites due to their financial advantages.Damage in the composite materials during the drilling process due to delamination often happens.The delamination has directly related to the drilling force.A dynamic model of the drilling force is a function of the feed rate.Due to the unpredictable nature of the composite material's physical and chemical properties, it may be challenging to realize the dynamics of the drilling process in this material.In this paper, the mathematical model of the drilling process is obtained experimentally based on system identification.Then, to address the problem of controlling the drilling force of composite materials, this paper proposes a Model Reference Adaptive Control (MRAC) based on the Enhanced Flower Pollination Algorithm (EFPA) to handle the uncertainties and time-varying dynamics of the drilling process.The performance of the proposed controller is evaluated based on the Integral Time of Absolute Error (ITAE) index.The simulation results show that the proposed controller is effective in avoiding drilling-induced delamination in composite under different operation conditions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».