A Hybrid Approach for Predicting Critical Machining Conditions in Titanium Alloy Slot Milling Using Feature Selection and Binary Whale Optimization Algorithm

Monitoring the machining process is crucial for providing cost-effective, high-quality production and preventing unwanted accidents. This study aims to predict critical machining conditions related to surface roughness and tool breakage in titanium alloy slot milling. The Siemens SINUMERIK EDGE (SE)...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Machines (Basel) Ročník 11; číslo 8; s. 835
Hlavní autoři:	Rahmani, Amirsajjad, Hojati, Faramarz, Hadad, Mohammadjafar, Azarhoushang, Bahman
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.08.2023
Témata:	Algorithms Analysis Artificial intelligence binary whale optimization algorithm Cetacea feature selection Fourier transforms Machine tools Machining Machinists' tools Mathematical optimization milling Model testing Neural networks Optimization Sensors Slot milling Specialty metals industry Support vector machines Surface roughness Ti6Al4V Titanium alloys Titanium base alloys tool monitoring Workpieces
ISSN:	2075-1702, 2075-1702
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!