Optimization of the Parameters of the Electrochemical Micromachining Process Using Artificial Neural Network (ANN) Models to established a Simple Relationship Between Machining Rate (MR), Overcut (OC) and Input Data
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
Unconventional machining methods include electrochemical micromachining (EMM).EMM is suitable for hard and difficult-to-cut materials used in the manufacture of special forms of machine parts used in aeronautics and hydro pneumatic machinery.As a result of a set of electrical, mechanical and chemical parameters, the EMM process is a very complex process.The analytical modeling of the method is therefore difficult.The artificial neural network (ANN) significantly simplifies the relationship between input and output parameters due to the large number of measurements required.With a set of data containing very different machining parameter choices, the neural network was trained.This paper presents the results obtained for predicting certain output parameters.The ANN is used in this paper to determine the model for parameter optimization.To represent the relationship between machining rate (MR), overcut (OC) and input parameters, an ANN model has been established that adapts the Levenberg-Marquardt algorithm and Bayesian regularization (LMABR).The model is shown to be efficient, and optimized machining parameter improves the MR and OC.
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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 | 0,000 |
| 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 découle