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J-GLOBAL ID：201702239253504035   整理番号：17A1414828

旋盤加工工程におけるAZ91Dマグネシウム合金のANNによる表面粗さの予測

ANN surface roughness prediction of AZ91D magnesium alloys in the turning process

著者 (6件)： BULDUM Berat Baris (Mersin Univ., TUR) ,  SIK Aydin (Gazi Univ., Ankara, TUR) ,  AKDAGLI Ali (Mersin Univ., TUR) ,  BICER Mustafa Berkan (Mersin Univ., TUR) ,  ALDAS Kemal (Aksaray Univ., Aksaray, TUR) ,  OEZKUL Iskender (Mersin Univ., TUR)
資料名： Materials Testing  (Materials Testing)
巻： 59  号： 10  ページ： 916-920  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0278A  ISSN： 0025-5300  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)

抄録/ポイント： ANN(人工ニューラルネットワーク)を使用してAZ91Dマグネシウム合金の旋盤加工の際の表面粗さを最小にするための最適切削パラメータ(速度,送り速度,切削深さ)と工具と冷却系(MOL/乾式)を決定した。平均表面粗さでは実験結果とANNモデルの予測の間には良い一致が見られ,ANNは平均粗さに関する切削パラメータの影響の解析のための通常のモデルの優れた代換手段と結論できた。ANNはより迅速で,より簡単で,実験結果からの学習能力があり,広範な実験研究の必要がないという長所があり,これによって工学的な努力,費用,時間が削減できる。

シソーラス用語： *マグネシウム合金 ,  ニューラルネットワーク ,  *表面粗さ ,  *旋削 ,  予測 ,  モデリング ,  切削工具 ,  速度 ,  加工速度 ,  誤差 ,  潤滑 ,  乾式切削 ,  加工 ,  深さ
準シソーラス用語： *AZ91D ,  乾式加工 ,  最少量潤滑 ,  切削深さ ,  切削速度 ,  送り速度

分類 (1件)： 旋削,中ぐり  (QC02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 旋盤 ,  加工工程 ,  AZ91Dマグネシウム合金 ,  表面粗さ ,  予測