PREDICTION OF CROSS – SECTION TEMPERATURE DURING THE MILLING PROCESS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
محل انتشار: سومین کنفرانس ملی مهندسی ساخت و تولید
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,382
فایل این مقاله در 21 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NMEC03_058
تاریخ نمایه سازی: 12 دی 1391
چکیده مقاله:
Information of the machined cross-section temperature during the milling process, is important in milling quality and tools life aspects . In this respect various studies, including experimental, numerical and analytical methods are done , usually in unstable mode . In the present study the milling cross-section temperature is determined by using Artificial Neural Networks ( ANN ) according to the temperature of certain points of the work piece and the points specificallons and the milling blade diameter . In the present work, at first three-dimensional model of the work piece is provided and then by using the Computational Heat Transfer ( CHT ) simulations, temperature in different nods of the work piece are specified in steady-state conditions. Results obtained from CHT are used for training and testing the ANN approach. Using reverse engineering and setting the desired x , y , z and the milling blade diameter as input data to the network , the milling surface temperature determined by neural network is presented as output data . the desired points temperature for different milling blade diameters are obtained experimentally and by extrapolation method for the milling surface temperature is obtained and a comparison is performed among the soft programming ANN , CHT results and experimental data and it is observed that ANN soft programming code can be used more efficiently to determine the temperature in a milling process
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ali Reza Tahavvor
Mechanical Engineering Department, Islamic Azad University , Shiraz Branch, Shiraz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :