文献
J-GLOBAL ID:202202260763829927
整理番号:22A1054023
Taguchiベースニューラルネットワーク法によるエンジニアリングプラスチックPEEKの小径穴あけプロセスのモデル化【JST・京大機械翻訳】
Modeling for a small-hole drilling process of engineering plastic PEEK by Taguchi-based neural network method
著者 (3件):
Chang Dar-Yuan
(Department of Mechanical Engineering, Chinese Culture University, Taipei, Taiwan (Republic of China))
,
Lin Chien-Hung
(Department of Mechanical Engineering, Chinese Culture University, Taipei, Taiwan (Republic of China))
,
Wu Xing-Yao
(Department of Mechanical Engineering, Chinese Culture University, Taipei, Taiwan (Republic of China))
資料名:
International Journal of Advanced Manufacturing Technology
(International Journal of Advanced Manufacturing Technology)
巻:
119
号:
9-10
ページ:
5777-5795
発行年:
2022年
JST資料番号:
T0397A
ISSN:
0268-3768
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
ドイツ (DEU)
言語:
英語 (EN)