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J-GLOBAL ID：201002260336295186   整理番号：10A0197068

人工ニューラルネットワークを用いた黄銅の加工に及ぼすMQLおよび切削条件の影響に関する研究

Study on the influence of MQL and cutting conditions on machinability of brass using Artificial Neural Network

著者 (3件)： GAITONDE V.N. (B.V.B. Coll. Engineering and Technol., Karnataka, IND) ,  KARNIK S.R. (B.V.B. Coll. Engineering and Technol., Karnataka, IND) ,  DAVIM J.Paulo (Univ. Aveiro, Aveiro, PRT)
資料名： International Journal of Materials & Product Technology  (International Journal of Materials & Product Technology)
巻： 37  号： 1/2  ページ： 155-172  発行年： 2010年 
JST資料番号： T0305A  ISSN： 0268-1900  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本文では,加工特性,すなわち,K10超硬工具を用いた黄銅の旋削における特殊切削力および表面粗さに及ぼす最小潤滑量(MQL),切削速度および送り比の影響を検討した。ここでは,多層送り前進人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて,特殊切削力および表面粗さにおけるMQLおよび送り比の間の相関関係を検討した。まず,ANNモデリングを検討した。ついで,実験計画,材料,加工工具,測定を説明した。つづいて,実験を行ない,ANN訓練,ANN試験,加工性に及ぼすパラメトリック効果を検討した。本研究の結果,特殊切削力を最小化するためには,広範囲,高送り比媒質領域に対する媒質におけるMQLと媒質領域における切削速度との組み合わせが重要であることがわかった。表面粗さに最小化には,高MQLで,低送り比および切削速度が重要であることもわかった。

シソーラス用語： *黄銅 ,  *旋削 ,  超硬工具 ,  *切削性 ,  *表面粗さ ,  加工力 ,  ニューラルネットワーク ,  潤滑 ,  加工速度 ,  *加工条件 ,  *力
準シソーラス用語： *切削条件 ,  *切削力

分類 (2件)： 旋削,中ぐり  (QC02020G) ,  潤滑一般  (QB02010S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  黄銅 ,  MQL ,  切削条件 ,  研究