Prediction of cutting force in turning process by using artificial neural network
العناوين الأخرى
التنبؤ بقوى القطع في عملية الخراطة باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية
المؤلف
المصدر
al-Khwarizmi Engineering Journal
العدد
المجلد 16، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2020)، ص ص. 34-46، 13ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية هندسة الخوارزمي
تاريخ النشر
2020-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
Cutting forces are important factors for determining machine serviceability and product quality.
Factors such as speed feed, depth of cut and tool noise radius affect on surface roughness and cutting forces in turning operation.
The artificial neural network model was used to predict cutting forces with related to inputs including cutting speed (m/min), feed rate (mm/rev), depth of cut (mm) and work piece hardness (Map).
The outputs of the ANN model are the machined cutting force parameters, the neural network showed that all (outputs) of all components of the processing force cutting force FT (N), feed force FA (N) and radial force FR (N) perfect accordance with the experimental data.
Twenty-five samples of experimental data were used, including nineteen to train the network.
Moreover six other experimental tests were implemented to test the network.
The study concludes that ANN was a dependable and precise method for predicting machining parameters in CNC turning operation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ibrahim, Marwah Qasim. 2020. Prediction of cutting force in turning process by using artificial neural network. al-Khwarizmi Engineering Journal،Vol. 16, no. 2, pp.34-46.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-969893
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ibrahim, Marwah Qasim. Prediction of cutting force in turning process by using artificial neural network. al-Khwarizmi Engineering Journal Vol. 16, no. 2 (Jun. 2020), pp.34-46.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-969893
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ibrahim, Marwah Qasim. Prediction of cutting force in turning process by using artificial neural network. al-Khwarizmi Engineering Journal. 2020. Vol. 16, no. 2, pp.34-46.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-969893
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 44-45
رقم السجل
BIM-969893
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