Prediction of Hole Temperature During the Drilling Process Using Artificial Neural Networks
محل انتشار: دوازدهمین کنفرانس ملی مهندسی ساخت و تولید ایران
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 763
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICME12_138
تاریخ نمایه سازی: 25 شهریور 1392
چکیده مقاله:
Information of the drilling hole temperature, is important in drilling quality and tools life aspects. In the present study drilling hole temperature is determined by using artificial neural networks according to certain points temperature of the work piece and three parameters, drill diameter, work piece thickness and ambient temperature with considering convection. Using the three-dimensional CFD simulations, temperature in nods of the work piece specified. Results obtained from CFD are used for training and testing the ANN approach. Using reverse engineering and setting the parameters as input data, drilling hole temperature that determined by neural network is presented as output data. the hole temperature for different conditions and parameters obtained experimentally in previous studies and a comparison is performed among the soft programming ANN, CFD results and experimental data and it is observed that ANN soft programming code can be used more efficiently to determine hole temperature in drilling process.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
S. Sepehrinia
Mechanical Eng. Department, Islamic Azad University, Shiraz Branch, Shiraz, Iran
A.R. Tahavvor
Mechanical Eng. Department, Islamic Azad University, Shiraz Branch, Shiraz, Iran
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 :