Application of adaptive neuro-fuzzy inference system for prediction of surface roughness in incremental sheet metal forming process
Other Title(s)
تطبيق نظام ذكي للتنبؤ بالخشونة السطحية في عملية التشكيل التزايدية للصفائح المعدنية
Joint Authors
Ibrahim, Aws K.
Saraji, Wisam Kazim Hamdan
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 33, Issue 2A (28 Feb. 2015), pp.380-399, 20 p.
Publisher
Publication Date
2015-02-28
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
20
Main Subjects
Topics
Abstract AR
يعتبر الإنهاء السطحي أمر بالغ الأهمية في تحديد جودة المنتجات لأي عملية تصنيعية.
و بالتالي فإن جودة الأسطح بما في ذلك الخشونة السطحية لا تزال أهم العقبات التي تواجه عملية التشكيل التزايدية للصفائح المعدنية (ISMF).
نتيجة لذلك، فإن إمكانية التنبؤ بقيم الخشونة السطحية في عملية التشكيل التزايدية و ربط تلك القيم مع متغيرات التشكيل يمكن أن تكون مفيدة من أجل تحقيق هذا الهدف الهام.
وفقا لذلك، تم استخدام نظام (ANFIS) للتنبؤ بالخشونة السطحية للأجزاء المصنعة باستخدام عملية التشكيل التزايدية المنفردة (SPIF).
و من أجل تحقيق هذا الهدف، تم دراسة خمس عوامل تشكيل و هي (قطر أداة التشكيل، حجم الخطوة، شكل الأداة، السرعة الدورانية و زاوية الميل) و ذلك لتشكيل منتجات هرمية الشكل لغرض قياس الخشونة.
تمت مقارنة قيم الخشونة السطحية التي تم التنبؤ بها باستخدام (ANFIS) مع القيم الحقيقية حيث بينت النتائج إمكانية الحصول على دقة تنبؤ بمقدار 95.972 % و 85.799 % باستخدام كلا من بيانات تكوين و اختبار هذا النموذج على التوالي.
Abstract EN
In manufacturing processes, surface finish of a product is very crucial in determining the quality.
Therefore, the surface quality including the surface roughness is still the most important obstacles against the incremental sheet metal forming (ISMF) process.
As a consequence, the possibility to predict the surface roughness values in incremental forming and to correlate these values with the forming parameters can be useful in order to control this important target.
Accordingly, an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is used to predict the surface roughness of parts produced by single-point incremental forming (SPIF) process.
The hybrid learning algorithm is applied in ANFIS to determine the most suitable membership functions (MFs) and to simultaneously find the optimal premise and consequent parameters by directly minimizing the root mean squared error (RMSE) as a performance criterion.
In order to achieve this target, five forming parameters, namely (tool diameter, incremental step size, tool shape, rotational speed and slope angle) are studied to form pyramid like shapes for the purpose of roughness measurement.
Experimental results show that the difference sigmoidal MF gives the minimum RMSE.
The predicted surface roughness values using ANFIS are compared with actual data.
The comparison indicates that the utilization of difference sigmoidal MF in ANFIS could achieve a satisfactory prediction accuracy using both training and testing data when this MF is adopted.
The training and testing prediction accuracy are 95.
972 % and 85.
799 % respectively.
American Psychological Association (APA)
Ibrahim, Aws K.& Saraji, Wisam Kazim Hamdan. 2015. Application of adaptive neuro-fuzzy inference system for prediction of surface roughness in incremental sheet metal forming process. Engineering and Technology Journal،Vol. 33, no. 2A, pp.380-399.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-565604
Modern Language Association (MLA)
Ibrahim, Aws K.& Saraji, Wisam Kazim Hamdan. Application of adaptive neuro-fuzzy inference system for prediction of surface roughness in incremental sheet metal forming process. Engineering and Technology Journal Vol. 33, no. 2A ( 2015), pp.380-399.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-565604
American Medical Association (AMA)
Ibrahim, Aws K.& Saraji, Wisam Kazim Hamdan. Application of adaptive neuro-fuzzy inference system for prediction of surface roughness in incremental sheet metal forming process. Engineering and Technology Journal. 2015. Vol. 33, no. 2A, pp.380-399.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-565604
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 399
Record ID
BIM-565604