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Artificial Neural Network Based on Genetic Learning for Machining of Composite Materials

Título
Artificial Neural Network Based on Genetic Learning for Machining of Composite Materials
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2006
Autores
Paulo Davim
(Autor)
FEUP
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Vitor Lapa
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 1-10
5th International Conference on Mechanics and Materials in Design (M2D'2006)
Porto, Portugal, July 24-26, 2006
Classificação Científica
CORDIS: Ciências Tecnológicas
Outras Informações
Abstract (EN): In this paper an Artificial Neural Network (ANN) aiming the efficient modeling of a set of machining conditions in the orthogonal cutting of composite materials is presented. The experimental procedure considers process parameters as cutting speed and feed rate, the type of insert of the tool and the type of workpiece material in order to obtain a set of results used for ANN learning. The supervised learning of the ANN is based on a genetic algorithm with an elitist strategy. Input, hidden and output layers model the topology of the ANN. The weights of the synapses, the bias for the hidden and output nodes and the number of neural nodes of the hidden layer are used as design variables. Sigmoid activation functions are used in hidden and output layers. The square error between experimental and numerical results is used to monitoring the learning process aiming to obtain the completeness of modeling of the machining process.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 10
Documentos
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