Surface Roughness Optimization of Polyamide-6Nanoclay Nanocomposites Using Artificial Neural Network: Genetic Algorithm Approach
المؤلفون المشاركون
Moghri, Mehdi
Madic, Milos
Omidi, Mostafa
Farahnakian, Masoud
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-12-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
During the past decade, polymer nanocomposites attracted considerable investment in research and development worldwide.
One of the key factors that affect the quality of polymer nanocomposite products in machining is surface roughness.
To obtain high quality products and reduce machining costs it is very important to determine the optimal machining conditions so as to achieve enhanced machining performance.
The objective of this paper is to develop a predictive model using a combined design of experiments and artificial intelligence approach for optimization of surface roughness in milling of polyamide-6 (PA-6) nanocomposites.
A surface roughness predictive model was developed in terms of milling parameters (spindle speed and feed rate) and nanoclay (NC) content using artificial neural network (ANN).
As the present study deals with relatively small number of data obtained from full factorial design, application of genetic algorithm (GA) for ANN training is thought to be an appropriate approach for the purpose of developing accurate and robust ANN model.
In the optimization phase, a GA is considered in conjunction with the explicit nonlinear function derived from the ANN to determine the optimal milling parameters for minimization of surface roughness for each PA-6 nanocomposite.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Moghri, Mehdi& Madic, Milos& Omidi, Mostafa& Farahnakian, Masoud. 2013. Surface Roughness Optimization of Polyamide-6Nanoclay Nanocomposites Using Artificial Neural Network: Genetic Algorithm Approach. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049790
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Moghri, Mehdi…[et al.]. Surface Roughness Optimization of Polyamide-6Nanoclay Nanocomposites Using Artificial Neural Network: Genetic Algorithm Approach. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049790
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Moghri, Mehdi& Madic, Milos& Omidi, Mostafa& Farahnakian, Masoud. Surface Roughness Optimization of Polyamide-6Nanoclay Nanocomposites Using Artificial Neural Network: Genetic Algorithm Approach. The Scientific World Journal. 2013. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049790
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049790
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر