| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Adaptive self-learning controller design for feedrate maximization of machining process
Avtorji:Čuš, Franc (Avtor)
Župerl, Uroš (Avtor)
Datoteke:URL http://maja.uni-mb.si/files/apem/APEM2-1_18-27.pdf
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Neznano ()
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Opis:An adaptive control system is built which controlling the cutting force and maintaining constant roughness of the surface being milled by digital adaptation of cutting parameters. The paper discusses the use of combining the methods of neural networks, fuzzy logic and PSO evolutionary strategy (Particle Swarm Optimization) in modeling and adaptively controlling the process of end milling. An overall approach of hybrid modeling of cutting process (ANfis-system), used for working out the CNC milling simulator has been prepared. The basic control design is based on the control scheme (UNKS) consisting of two neural identificators of the process dynamics and primary regulator. Experiments have confirmed efficiency of the adaptive control system, which is reflected in improved surface quality and decreased tool wear.
Ključne besede:end milling, adaptive force control, artificial intelligence, optimisation, adaptive control systems
Leto izida:2007
UDK:621.914:681.5
COBISS_ID:11167510 Povezava se odpre v novem oknu
ISSN pri članku:1854-6250
NUK URN:URN:SI:UM:DK:YI761QXP
Število ogledov:912
Število prenosov:23
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Advances in production engineering & management
Skrajšan naslov:Adv produc engineer manag
Založnik:Fakulteta za strojništvo, Inštitut za proizvodno strojništvo
ISSN:1854-6250
COBISS.SI-ID:229859072 Novo okno

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:čelno frezanje, adaptivna regulacija sile, umetna inteligenca, rezalni pogoji, prilagodljivi regulacijski sistemi


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici