Streszczenie Obróbka elektroerozyjna (EDM) jest szeroko stosowanym nietradycyjnym procesem obróbki, który zapewnia wysok¿ precyzj¿ i z¿o¿one ksztäty geometryczne w trudnych do obróbki materiäach. Jednak optymalizacja parametrów EDM pozostaje wyzwaniem ze wzgl¿du na jej stochastyczny charakter i zale¿no¿¿ od wielu zmiennych procesowych. Integracja technik sztucznej inteligencji (AI) w EDM stäa si¿ transformacyjnym podej¿ciem do zwi¿kszenia wydajno¿ci, precyzji i jako¿ci powierzchni. W niniejszym badaniu przeanalizowano ró¿ne metodologie oparte na sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe, sztuczne sieci neuronowe, logika rozmyta i algorytmy genetyczne do optymalizacji parametrów procesu EDM. Celem jest opracowanie kompleksowych ram optymalizacji opartych na sztucznej inteligencji w celu poprawy wydajno¿ci obróbki, zmniejszenia zu¿ycia narz¿dzi i zwi¿kszenia szybko¿ci usuwania materiäu.
Bitte wählen Sie Ihr Anliegen aus.
Rechnungen
Retourenschein anfordern
Bestellstatus
Storno







