Cilj clanka je predstaviti razvoj zanesljive metode za napovedovanje obrabe med procesom oblikovnega frezanja. Uporabljena je neuro-fuzzy tehnika napovedovanja obrabe proste ploskve frezala na osnovi signalov izmerjenih rezalnih sil. Namen metode je izlušciti ucinkovit lingvisticni model za napovedovanje obrabe na osnovi znanja, ki je zbrano v nauceni nevronski mreži. Napaka napovedi znaša do 3% z ucenjem mreže z pravilom vzvratnega širjenja napake.
COBISS.SI-ID: 12406806
V raziskavi je prikazan postopek vec-ciljnega optimiranja procesa frezanja z uporabo nevronskega modeliranja in optimizacije, ki temelji na zakonitostih gibanja malih delcev v velikih jatah. Za napovedovanje rezalnih sil je uporabljen model rezalnih sil, za dolocitev optimalne rezalne hitrosti in podajanja uporabimo PSO-algoritem. Eksperimentalni rezultati pokažejo, da se MRR izboljša za 28%. Opažena je tudi 20% redukcija casa obdelave. Clanek pripravi teren za nov razred EC optimizacijskih tehnik na podrocju obdelave z odrezavanjem.
COBISS.SI-ID: 13224214
V članku je prikazana uporaba strategije nevronske adaptivne regulacije rezalnih sil pri operacijah visoko-hitrostnega frezanja. Cilj članka je predstaviti zanesljiv, robusten nevronski regulator, ki z prilagajanjem podajanja preprečuje prekomerno obrabo, lom orodja in vzdržuje veliko stopnjo odvzemanja materiala.
COBISS.SI-ID: 14702614
Za povečanje produktivnosti je izdelan samoučljiv sistem vodenja procesa frezanja. Sistem vodenja sestavljajo nevronski identifikator procesa in mehki zaprto-zančni krmilni modul. Z izdelanim sistemom smo uspeli zmanjšati obdelovalne čase, podaljšati življenjsko dobo orodja in izboljšali učinkovitost odrezavanja. Prednost sistema je, da ne potrebuje predhodnega znanja o regulacijskih zankah stroja in dinamiki procesa. Ima zmožnost paralelnega procesiranja, samo-učenja in obdelave velikega števila s senzorji pridobljenih informacij.
COBISS.SI-ID: 14723350
Glavni namen raziskave je bil izdelati sistem nadzora orodja, ki je sposoben v realnem času identificirati obrabo oziroma poškodbe rezalnega orodja in ustrezno korigirati nadaljnji proces obdelave. To mu omogoča inovativna zgradba, ki se sestoji iz kombinacije nevronskega sistema odločanja in ANFIS napovedovanja obrabe orodja. Glavna predpostavka raziskave je, da signali izmerjenih rezalnih sil vsebujejo največ uporabnih informacij o stanju orodja. Zato je uporabljena metoda ANFIS, ki iz signalov izmerjenih rezalnih sil izlušči pomembne značilnosti o stanju orodja.
COBISS.SI-ID: 14606358