Prediction of Cutting Conditions in Turning AZ61 and Parameters Optimization Using Regression Analysis and Artificial Neural Network
المؤلفون المشاركون
Abbas, Adel Taha
Aly, Mohamed F.
Ragab, Adham Ezzat
Alharthi, Nabeel H.
Bingol, Sedat
Alharbi, Hamad F.
المصدر
Advances in Materials Science and Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-02-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
الملخص EN
All manufacturing engineers are faced with a lot of difficulties and high expenses associated with grinding processes of AZ61.
For that reason, manufacturing engineers waste a lot of time and effort trying to reach the required surface roughness values according to the design drawing during the turning process.
In this paper, an artificial neural network (ANN) modeling is used to estimate and optimize the surface roughness (Ra) value in cutting conditions of AZ61 magnesium alloy.
A number of ANN models were developed and evaluated to obtain the most successful one.
In addition to ANN models, traditional regression analysis was also used to build a mathematical model representing the equation required to obtain the surface roughness.
Predictions from the model were examined against experimental data and then compared to the ANN model predictions using different performance criteria such as the mean absolute error, mean square error, and coefficient of determination.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Alharthi, Nabeel H.& Bingol, Sedat& Abbas, Adel Taha& Ragab, Adham Ezzat& Aly, Mohamed F.& Alharbi, Hamad F.. 2018. Prediction of Cutting Conditions in Turning AZ61 and Parameters Optimization Using Regression Analysis and Artificial Neural Network. Advances in Materials Science and Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119860
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Alharthi, Nabeel H.…[et al.]. Prediction of Cutting Conditions in Turning AZ61 and Parameters Optimization Using Regression Analysis and Artificial Neural Network. Advances in Materials Science and Engineering No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119860
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Alharthi, Nabeel H.& Bingol, Sedat& Abbas, Adel Taha& Ragab, Adham Ezzat& Aly, Mohamed F.& Alharbi, Hamad F.. Prediction of Cutting Conditions in Turning AZ61 and Parameters Optimization Using Regression Analysis and Artificial Neural Network. Advances in Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119860
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1119860
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