Computational performance comparison of multiple regression analysis, artificial neural network and machine learning models in turning of GFRP composites with brazed tungsten carbide tipped tool
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 147
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JCARME-12-2_001
تاریخ نمایه سازی: 19 فروردین 1402
چکیده مقاله:
In a turning process, it is essential to predict and choose appropriate process parameters to get a component’s proper surface roughness (Ra). In this paper, the prediction of Ra through the artificial neural network (ANN), multiple regression analysis (MRA), and random forest method (machine learning) are made and compared. Using the process variables such as feed rate, spindle speed, and depth of cut, the turning process of glass fiber-reinforced plastic (GFRP) composite specimens is conducted on a conventional lathe with the help of a single-point HSS turning tool brazed with a carbide tip. The surface roughness of turned GFRP components is measured experimentally using the Talysurf method. By utilizing Taguchi's L۲۷ array, the experiments are carried out and the experimental results are utilized in the development of MRA, ANN, and random forest method models for predicting the Ra. It is observed that the mean absolute error (MAE) of MRA, ANN and random forest for the training cases are found to be ۳۹.۳۳%, ۰.۵۶%, and ۲۴.۸۸%, respectively whereas for the test cases MAE is ۵۴.۳۴%, ۲.۵۹%, and ۲۴.۸۸% for MRA, ANN, and random forest, respectively.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Amith Gadagi
Department of Mechanical Engineering, KLE Dr. M. S. Sheshgiri College of Engineering and Technology, Belagavi, Karnataka, ۵۹۰۰۰۸, India
Chandrashekar Adake
Department of Mechanical Engineering, KLE Dr. M. S. Sheshgiri College of Engineering and Technology, Belagavi, Karnataka, ۵۹۰۰۰۸, India
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :