Prediction of Surface Roughness When End Milling Ti6Al4V Alloy Using Adaptive Neurofuzzy Inference System
المؤلفون المشاركون
al-Zubaidi, Salah
Che Haron, Che Hassan
Abdul Ghani, Jaharah
المصدر
Modelling and Simulation in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-10-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Surface roughness is considered as the quality index of the machine parts.
Many diverse techniques have been applied in modelling metal cutting processes.
Previous studies have revealed that artificial intelligence techniques are novel soft computing methods which fit the solution of nonlinear and complex problems like metal cutting processes.
The present study used adaptive neurofuzzy inference system for the purpose of predicting the surface roughness when end milling Ti6Al4V alloy with coated (PVD) and uncoated cutting tools under dry cutting conditions.
Real experimental results have been used for training and testing of ANFIS models, and the best model was selected based on minimum root mean square error.
A generalized bell-shaped function has been adopted as a membership function for the modelling process, and its numbers were changed from 2 to 5.
The findings provided evidence of the capability of ANFIS in modelling surface roughness in end milling process and obtainment of good matching between experimental and predicted results.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Zubaidi, Salah& Abdul Ghani, Jaharah& Che Haron, Che Hassan. 2013. Prediction of Surface Roughness When End Milling Ti6Al4V Alloy Using Adaptive Neurofuzzy Inference System. Modelling and Simulation in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-509229
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Zubaidi, Salah…[et al.]. Prediction of Surface Roughness When End Milling Ti6Al4V Alloy Using Adaptive Neurofuzzy Inference System. Modelling and Simulation in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-509229
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Zubaidi, Salah& Abdul Ghani, Jaharah& Che Haron, Che Hassan. Prediction of Surface Roughness When End Milling Ti6Al4V Alloy Using Adaptive Neurofuzzy Inference System. Modelling and Simulation in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-509229
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-509229
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