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Turning, a main machining process, is a widespread process in metal cutting industries. Many researchers have investigated the effects of process parameters on the machining process. In the turning process, input variables including cutting speed, feed, and depth of cut are generally used. Surface roughness and electric current consumption are used as output variables in this study. We construct a simulation model for the turning process using a neural network, which predicts the output values based on input values. In the neural network, obtaining the appropriate set of weights, which is called training, is crucial. In general, back propagation (BP) is widely used for training. In this study, techniques such as ant colony optimization (ACO) and particle swarm optimization (PSO) as well as BP were used to obtain the weights in the neural network. Particularly, two combined techniques of ACO_BP and PSO_BP were utilized for training the neural network. Finally, the performances of the two techniques are compared with each other.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. NN과 트레이닝
3. 실험계획
4. 실험결과 및 분석
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
Ciurana, J. / 2009 / Neural Network Modeling and Particle Swarm Optimization(PSO)of Process Parameters in Pulsed Laser Micromachining of Hardened AISI H13 Steel / Materials and Manufacturing Processes 24(3):358~368
Charles S.C Punuhsingon / 2015 / Prediction of Surface Roughness and Electric Current Consumption in Turning Operation using Neural Network with Back Propagation and Particle Swarm Optimization / 한국기계가공학회지 14(3):65~73
오수철 / 2017 / ANN을 이용한 절삭성능의 예측과 ACO를 이용한 훈련 / 한국기계가공학회지 16(6):125~132
Rakitianskaia, A. / 2014 / Weight Regularisation in Particle Swarm Optimisation Neural Network Training / IEEE Symposium on Swarm Intelligence
Socha, K. / 2008 / Ant colony optimization for continuous domains / European Journal of Operations Research 185(3):1155~1173
Charles S.C Punuhsingon / 2015 / Prediction of Surface Roughness and Electric Current Consumption in Turning Operation using Neural Network with Back Propagation and Particle Swarm Optimization / 한국기계가공학회지 14(3):65~73
오수철 / 2017 / ANN을 이용한 절삭성능의 예측과 ACO를 이용한 훈련 / 한국기계가공학회지 16(6):125~132
Rakitianskaia, A. / 2014 / Weight Regularisation in Particle Swarm Optimisation Neural Network Training / IEEE Symposium on Swarm Intelligence
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