CIVILICA We Respect the Science
(ناشر تخصصی کنفرانسهای کشور / شماره مجوز انتشارات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی: ۸۹۷۱)
عنوان
مقاله

Prediction of Cutting Force in Turning Process Using Recurrent Neural Network

اعتبار موردنیاز: ۱ | تعداد صفحات: ۷ | تعداد نمایش خلاصه: ۴۴ | نظرات: ۰
سال انتشار: ۱۳۸۴
کد COI مقاله: ICME07_028
زبان مقاله: انگلیسی
حجم فایل: ۷۲.۳۹ کلیوبایت
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

اصل مقاله فوق در بانک مقالات سیویلیکا موجود نیست. مقالات کنفرانس‌های کشور توسط دبیرخانه‌های مربوط منتشر می‌شوند و در صورتی که اصل مقاله توسط دبیرخانه منتشر نشده باشد، امکان ارائه آن توسط سیویلیکا وجود ندارد. در صورتی که نویسنده این مقاله هستید، می‌توایند اصل مقاله را جهت درج در بانک مقالات به سیویلیکا ارسال نمایید.

خرید و دانلود PDF مقاله

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

مشخصات نویسندگان مقاله Prediction of Cutting Force in Turning Process Using Recurrent Neural Network

چکیده مقاله:

Prediction and modeling of cutting forces are major concerns of metal cutting theory. Large numbers of interrelated parameters that influence the cutting forces (cutting speed, feed rate, depth of cut, primary and secondary cutting edge angels, rake angle, nose radius, clearance angle, cutting edge, cutting tool wear, cutting tool coating type, etc.) makes the development of proper model a very difficult task. This study proposed a predictive model for cutting forces in turning process using recurrent neural network. A set of seven variables chosen to represent, the machining conditions and tool wear, used as an input of variables for the network,while the cutting forces consider as the output variables. This study shows that using recurrent neural network can lead to a more accurate predictive model for cutting forces. ICME07_028.pdf

کلیدواژه‌ها:

Cutting Forces, Neural Network, Turning Process.

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله، می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:
http://www.civilica.com/Paper-ICME07-ICME07_028.html
کد COI مقاله: ICME07_028

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
, ۱۳۸۴, Prediction of Cutting Force in Turning Process Using Recurrent Neural Network, اولین کنفرانس بین المللی و هفتمین کنفرانس ملی مهندسی ساخت و تولید, تهران, دانشگاه تربیت مدرس, http://www.civilica.com/Paper-ICME07-ICME07_028.html

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (, ۱۳۸۴)
برای بار دوم به بعد: (, ۱۳۸۴)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

مقالات مرتبط جدید

شبکه تبلیغات علمی کشور

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.