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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.12
- 수록면
- 125 - 132 (8page)
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Generally, in machining operations, the required machining performance can be obtained by properly combining several machining parameters properly. In this research, we construct a simulation model, which that predicts the relationship between the input variables and output variables in the turning operation. Input variables necessary for the turning operation include cutting speed, feed, and depth of cut. Surface roughness and electrical current consumption are used as the output variables. To construct the simulation model, an Artificial Neural Network (ANN) is employed. With theIn ANN, training is necessary to find appropriate weights, and the Ant Colony Optimization (ACO) technique is used as a training tool. EspeciallyIn particular, for the continuous domain, ACOR is adopted and athe related algorithm is developed. Finally, the effects of the algorithm on the results are identified and analyzsed.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 본론
3. 실험 및 분석
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Ahilan, et al., “Modeling and prediction of machining quality in CNC turning process using intelligent hybrid decision making tools”, Applied Soft Computing, Vol. 13, No. 3, 1543-1551, 2013.
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