کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5019131 | 1467840 | 2017 | 19 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Determination of the important machining parameters on the chip shape classification by adaptive neuro-fuzzy technique
ترجمه فارسی عنوان
تعیین پارامترهای ماشینکاری مهم در طبقه بندی تراشه با استفاده از روش تطبیقی عصبی-فازی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی صنعتی و تولید
چکیده انگلیسی
The main goal of the study was to analyze the influence of machining parameters on the chip shape classification. Straight turning of mild steel (A500/A500M-13) and AISI 304 stainless steel were performed to monitor the chip shapes. Cutting speed, feed rate, depth of cur and surface roughness of the material were used as inputs. Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) was used in to determine the inputs influence on the chip shape classification. The selection process was performed to estimate the most dominant factors which affect the chip shape classification. According to the results surface roughness has the highest influence on the chip shape classification. The obtained model could be used as optimal parameter settings for the best chip shape classification.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Precision Engineering - Volume 48, April 2017, Pages 18-23
Journal: Precision Engineering - Volume 48, April 2017, Pages 18-23
نویسندگان
SrÄan JoviÄ, NebojÅ¡a ArsiÄ, Vukoje VukojeviÄ, Obrad Anicic, SlaÄana VujiÄiÄ,