Aplicando una red neuronal para predecir la rugosidad superficial y la precisión de mecanizado en el fresado de SUS304
Autores: Tsai, Ming-Hsu; Lee, Jeng-Nan; Tsai, Hung-Da; Shie, Ming-Jhang; Hsu, Tai-Lin; Chen, Hung-Shyong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Aplicando una red neuronal para predecir la rugosidad superficial y la precisión de mecanizado en el fresado de SUS304
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Rugosidad de la superficie
Precisión del mecanizado
Señales de fuerza de corte
Redes neuronales artificiales
Parámetros experimentales
Métodos de entrenamiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
La rugosidad superficial y la precisión del mecanizado son indicadores esenciales de la calidad de las piezas en el fresado. Con los avances recientes en tecnología de sensores y procesamiento de datos, las señales de fuerza de corte recopiladas durante el proceso de mecanizado se pueden utilizar para la predicción y determinación de la calidad del mecanizado. Las redes neuronales artificiales (ANN) basadas en el aprendizaje profundo pueden procesar grandes conjuntos de datos de señales y realizar predicciones según las características de los datos extraídos.
Descripción
La rugosidad superficial y la precisión del mecanizado son indicadores esenciales de la calidad de las piezas en el fresado. Con los avances recientes en tecnología de sensores y procesamiento de datos, las señales de fuerza de corte recopiladas durante el proceso de mecanizado se pueden utilizar para la predicción y determinación de la calidad del mecanizado. Las redes neuronales artificiales (ANN) basadas en el aprendizaje profundo pueden procesar grandes conjuntos de datos de señales y realizar predicciones según las características de los datos extraídos.