Indirect model for roughness in rough honing processes based on artificial neural networks
Visualitza/Obre
10.1016/j.precisioneng.2015.09.004
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/82884
Tipus de documentArticle
Data publicació2016-01-01
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
In the present paper an indirect model based on neural networks is presented for modelling the rough honing process. It allows obtaining values to be set for different process variables (linear speed, tangential speed, pressure of abrasive stones, grain size of abrasive and density of abrasive) as a function of required average roughness Ra. A multilayer perceptron (feedforward) with a backpropagation (BP) training system was used for defining neural networks. Several configurations were tested with different number of layers, number of neurons and type of transfer function. Best configuration for the network was searched by means of two different methods, trial and error and Taguchi design of experiments (DOE). Once best configuration was found, a network was defined by means of trial and error method for roughness parameters related to Abbott-Firestone curve, Rk, Rpk and Rvk.
© 2015 Elsevier Inc. All rights reserved
CitacióSivatte, M., Llanas, F., Buj, I., Vivancos, J. Indirect model for roughness in rough honing processes based on artificial neural networks. "Precisionn engineering - Journal of the American Society for Precision Engineering (ASPE)", 01 Gener 2016, vol. 43, p. 505-513.
ISSN0141-6359
Versió de l'editorhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0141635915001658
Col·leccions
- CETpD -Centre d'Estudis Tecnològics per a l'Atenció a la Dependència i la Vida Autònoma - Articles de revista [31]
- Departament d'Enginyeria mecànica - Articles de revista [596]
- Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial - Articles de revista [1.394]
- TECNOFAB - Grup de Recerca en Tecnologies de Fabricació - Articles de revista [206]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Preprint.pdf | 681,5Kb | Visualitza/Obre |