فایل ورد کامل مدلسازی پیش بینانه مصرف توان در ماشینکاری با استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مدلسازی پیش بینانه مصرف توان در ماشینکاری با استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۳ صفحه

۶ نتایج
مقاله حاضر مدلهای شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون بردار پشتیبان برای پیش بینی توان مصرفی در طول ماشینکاری را مطرح می کند. هر دو مدل به خاطر اعتبارشان با استفاده از آماره های توصیفی و تست فرضیه مورد ارزیابی قرار گرفته اند. نشان داده شده است که نتایج توان پیش بینی شده با نتایج آزمایشی حقیقی همبستگی نزدیکی دارد. با این حال، مدل ANN در مقایسه با مدل SVR عملکرد نسبتاً بهتری نشان داده است. با تغییر مقادیر تابع هزینه و تابع زیان غیر حساس، می توان عملکرد مدل SVR را بیشتر بهبود بخشید. مدلهای ANN و SVR توسعه یافته در این مقاله می توانند به شبیه سازی، پیش بینی، بهینه سازی و بهبود پارامترهای پاسخ و انتخاب پارامترهای پروسه (فرایند) در پروسه های ماشینکاری کمک نمایند. در این راستا مدلهای پیش بینانه به تنظیم دقیق پارامترهای ماشینکاری بهینه، کمک می کنند، به گونه ای که مصرف توان در طول ماشینکاری را می توان کاهش داد.

عنوان انگلیسی:Predictive Modeling for Power Consumption in Machining using Artificial Intelligence Techniques~~en~~

۶ Conclusions

This paper presents Artificial Neural Network and Support Vector Regression models for predicting the power consumed during the machining. Both the models have been evaluated for their validity using descriptive statistics and hypothesis testing. The predicted power results were found to be in close correlation with the actual experimental results. However, the ANN model has shown slightly the better performance as compare to SVR model. The performance of SVR model can be further enhanced by varying the values of cost function and insensitive loss function. The ANN and SVR models developed in this paper can aid the simulation, prediction, optimization, and improvement of response parameters and the selection of process parameters in machining processes. The predictive models are expected to help in fine tuning the optimum machining parameters so that the power consumption during machining can be reduced.

$$en!!