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MODELING AND OPTIMIZATION OF THE cutting fluid flow AND PARAMETERS FOR INCREASING TOOL LIFE IN SLOT MILLING ON St52

International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing 2013年第2期4卷 63-73页

作者： AMIR MAHYAR KHORASANI ALEX KOOTSOOKOS Faculty of High Technology and Engineering Iran University of Industries and Mines 578-Hafez Street Karimkhan Blv.TehranIran School of Aerospace Mechanical and Manufacturing Engineering RMIT UniversityG.P.O.Box 2476VMelbourne 3001Australia

In this paper the CNC machining of St52 was modeled using an artificial neural network(ANN)in the form of a four-layer multi-layer perceptron(MLP).The cutting parameters used in the model were cutting fluid flow,feed rate,spindle speed and the depth of cut and the model output was the tool *** obtaining more accuracy and spending less time Taguchi design of experiment(DOE)has been used and correlation between the output of the ANN and the experimental results was 96%.Further optimization process has been done by use of a genetic algorithm(GA).After optimization process tool life was increased about 8%equal to 33 min and was corroborated by experimental *** demonstrates that the coupling of an ANN with the GA optimization technique is a valid and useful approach to use.

关键词： cutting fluid flow tool life optimization slot milling artificial neural networks.

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