Prediction of Crack for Drilling Process on Alumina Using Neural Network and Taguchi Method
المؤلف
المصدر
Advances in Materials Science and Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-09-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
الملخص EN
This study analyzes a variety of significant drilling conditions on aluminum oxide (with L18 orthogonal array) using a diamond drill.
The drilling parameters evaluated are spindle speed, feed rate, depth of cut, and diamond abrasive size.
An orthogonal array, signal-to-noise (S/N) ratio, and analysis of variance (ANOVA) are employed to analyze the effects of these drilling parameters.
The results were confirmed by experiments, which indicated that the selected drilling parameters effectively reduce the crack.
The neural network is applied to establish a model based on the relationship between input parameters (spindle speed, feed rate, depth of cut, and diamond abrasive size) and output parameter (cracking area percentage).
The neural network can predict individual crack in terms of input parameters, which provides faster and more automated model synthesis.
Accurate prediction of crack ensures that poor drilling parameters are not suitable for machining products, avoiding the fabrication of poor-quality products.
Confirmation experiments showed that neural network precisely predicted the cracking area percentage in drilling of alumina.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lee, Kingsun. 2015. Prediction of Crack for Drilling Process on Alumina Using Neural Network and Taguchi Method. Advances in Materials Science and Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1053185
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lee, Kingsun. Prediction of Crack for Drilling Process on Alumina Using Neural Network and Taguchi Method. Advances in Materials Science and Engineering No. 2015 (2015), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1053185
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lee, Kingsun. Prediction of Crack for Drilling Process on Alumina Using Neural Network and Taguchi Method. Advances in Materials Science and Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1053185
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1053185
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