Tytuł
Modeling of the Abrasive Water Jet machining by ANN in uncertainty conditions
Autorzy
[ 1 ] Wydział Techniczny, Akademia im. Jakuba z Paradyża | [ P ] pracownik
Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)
[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja[2.9] Inżynieria mechaniczna
Rok publikacji
2024
Opublikowano w
Typ artykułu
artykuł naukowy / referat
Język publikacji
angielski
Słowa kluczowe
EN
- cutting efficiency
- abrasive water jet
- artificial neural network
- modeling
Streszczenie
EN This article presents the using of artificial neural networks in modeling of abrasive water jet (AWJ) cut process of brass. Three-ply layer perceptron type network with an error Broyden - Fletcher - Goldfarb - Shanno (BFGS) learning algorithm was applied to modeling this process. The paper provides detailed description of used neural network. This neural network simulates the machining process end influence of control parameters as abrasive grain size, nozzle ID, abrasive flow and traverse speed on cutting efficiency under given parameters. The results were comparison with the laboratory results of complex studies on parameters of brass cutting by AWJ.
Strony (od-do)
2176 - 2184
Typ licencji
CC BY-NC-ND (uznanie autorstwa - użycie niekomercyjne - bez utworów zależnych)
Tryb otwartego dostępu
otwarte repozytorium
Wersja tekstu w otwartym dostępie
ostateczna wersja opublikowana
Data udostępnienia
11.2024
Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty
w momencie opublikowania
Punktacja Ministerstwa / czasopismo
5
Punktacja Ministerstwa / konferencja (CORE)
70
Ten serwis działa dzięki oprogramowaniu SINUS
opracowanemu przez Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe
Zaloguj się, aby dodać do SIN: