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J-GLOBAL ID：201902264350619741   整理番号：19A1600256

Al/SiC_p MMCのエンドミル加工におけるパラメータ最適化のためのファジィ論理統合PSO法【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy logic-integrated PSO methodology for parameters optimization in end milling of Al/SiC_p MMC

著者 (2件)： Devarajaiah Devarasiddappa (Mechanical Engineering Department, North Eastern Regional Institute of Science and Technology, Nirjuli, AP, India) ,  Muthumari Chandrasekaran (Mechanical Engineering Department, North Eastern Regional Institute of Science and Technology, Nirjuli, AP, India)
資料名： Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering  (Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering)
巻： 41  号： 5  ページ： 1-12  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4531A  ISSN： 1678-5878  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： 本論文では,炭化物工具を用いたAl-SiC_p金属-マトリックス複合材料のエンドミル加工における新しい統合パラメトリック最適化を取り扱った。粒子群最適化(PSO)技術と結合したファジィ論理モデリングを,エンドミル加工における最適プロセスパラメータを得るための知的最適化手法として適用した。ファジィルールベースの表面粗さ予測モデルを,1つの入力パラメータは,スピンドル速度,送り,およびカットの深さに加えて,SiC_p比率を用いて開発した。確認データセットによるファジィ規則モデル予測の比較は,95.44%の平均予測精度を示した。表面粗さに及ぼすプロセスパラメータの影響も研究した。分散分析は,69.93%の寄与で最も有意なプロセス変数として供給速度を確立し,その後,SiC_p(19%)とスピンドル速度(9.73%)が続いた。統合PSO最適化装置は,得られる望ましい表面粗さを満足する加工時間を最小化する目的でプロセスパラメータを最適化する。望ましい表面粗さの異なる値を持つ多くの問題を解き,アルゴリズムは10回以下の反復で収束する。Copyright 2019 The Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分散分析 ,  *炭化ケイ素 ,  *最適化 ,  モデリング ,  *エンドミル加工 ,  *ファジィ論理 ,  スピンドル ,  予測モデル ,  アルゴリズム ,  プロセスパラメータ ,  最適化手法
準シソーラス用語： 供給速度 ,  予測精度 ,  パラメトリック最適化 ,  *パラメータ最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： PSO ,  表面粗さ ,  金属基複合材料 ,  ファジィ論理 ,  最適化

分類 (3件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： Al ,  MMC ,  エンドミル加工 ,  パラメータ最適化 ,  ファジィ論理 ,  統合 ,  PSO