Multi-objective optimization of surface roughness and MRR in AISI 316L stainless steel processed by MQL end milling using taguchi, RSM, ANN, and RFR methods
Notice bibliographique
Résumé
This research improves the cutting parameters for end milling AISI 316L stainless steel, a material that is utilized in a variety of sectors, including nuclear power, food, medicine, chemicals, and the marine sector. It has remarkable corrosion resistance. Its great mechanical qualities and limited heat conduction make it challenging to manufacture. When milling with neem oil under Minimum Quantity Lubrication (MQL), the Taguchi technique was utilized to choose the cutting parameters, with an emphasis on Surface Roughness (Ra) and Material Removal Rate (MRR). Important factors such as feed rates, cutting speeds, and cut depths were examined, as well as morphological changes and chip formation. Tool dynamometers were used to quantify MRR, and a surface finish tester was used to evaluate surface roughness. The cutting parameters were optimized and validated using advanced optimization techniques such as Random Forest Regression (RFR), Back Propagation Artificial Neural Network (BPANN), Feed Forward Artificial Neural Network (FFANN), Desirability Function Analysis (DFA), Taguchi Design of Experiments (TDOE), and Response Surface Methodology (RSM). The findings show that machining efficiency is greatly impacted by Material Removal Rate (MRR). While MQL utilizes a prepared Neem oil enhanced tool life and surface quality, higher cutting speeds, feed velocities, and depths of cut increased MRR. At 150 m/min cutting speed, 250 mm/min feed velocity, and 2 mm depth of cut, the best MRR was obtained. At moderate feed velocities, shallow cuts, and medium cutting speeds (100 m/min), surface roughness was reduced. MRR and surface roughness were successfully predicted by the RSM, BPANN, FFANN, and RFR models; RFR proved to be the most accurate.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».