مدل سازی در مهندسی

مدل سازی در مهندسی

مدل‌سازی فرآیند ماشینکاری تخلیه الکتریکی با شبکه عصبی و بهینه‌سازی آن با استفاده از الگوریتم کرم شب‌تاب

نویسندگان
دانشگاه بیرجند
چکیده
در این مقاله فرآیند ماشینکاری تخلیه الکتریکی توسط شبکه عصبی مصنوعی پیشخور با باز انتشار خطا مدل‌سازی شده و خروجی فرآیند شامل نرخ براده‌برداری و فرسایش ابزار توسط الگوریتم کرم شب‌تاب بهینه گردید. تغییر پارامترهای خروجی بر اساس پارامترهای ورودی شامل شدت جریان، زمان روشنی پالس و زمان خاموشی پالس تعیین گردیده و در نهایت برای هر یک از مراحل خشن تراشی و پرداخت کاری پارامترهای متناسب به نحوی ارائه می‌گردد تا در مرحله خشن تراشی نرخ براده‌برداری بیشینه و در مرحله پرداخت کاری فرسایش ابزار کمینه گردد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

MODELING OF ELECTRICAL DISCHARGE MACHINING PROCESS USING NEURAL NETWORK AND ITS OPTIMIZATION USING FIREFLY ALGORITHM

نویسندگان English

Abolfazl Foorginejad
Hossein Amirabadi
Khalil Khalili
 
[1] Crowson, R. , (2006), Parts fabrication principles and process, pp.177.
[2] H. Ramasawmy, L., (2004), Blunt, Effect of EDM process parameters on 3D surface topography, Journal of Materials Processing Technology,Vol. 148, pp. 155-164 .
[3] Ho, K.H., Newman, S.T., (2003), State of the art electrical discharge machining (EDM), International Journal of Machine Tools & Manufacture,Vol.  43, pp. 1287-1300.
[4] Mandal, D., Pal, S. K., Saha, P., (2007),  Modeling of electrical discharge machining process using back propagation neural network and multi-objective optimization using non-dominating sorting genetic algorithm-II, Journal of Materials Processing Technology,Vol 186,pp. 154–162.
[5] Yang, S., Srinivas, J., Mohan, S., Lee, D., Balaji, S., (2009), Optimization of electric discharge machining using simulated annealing, Journal of Materials Processing Technology, Vol. 209, pp. 4471–4475.
[6] Pradhan,M., Biswas, C., (2008), Modelling of machining parameters for MRR in EDM using response surface methodology, Proceedings of NCMSTA’08 Conference.
[7] Rao, G. K, Rangajanardhaa, G., Rao, S., Rao, D. M., (2009), Development of hybrid model and optimization of surface roughness in electric discharge machining using artificial neural networks and genetic algorithm, journal of materials processing technology, Vol. 209, pp.1512–1520.
[8] Panda, D. K., Bhoi, R. K., (2005), Artificial neural network prediction of material removal rate in electro discharge machining, Materials and Manufacturing Processes, Vol. 20, pp. 645–672.
[9]  شاهعلی، ح.، سلیمانی یزدی، م.، زارع پور فیروزآبادی، ح.، (1387 )، پیش بینی صافی سطح آلیاژ LM13 حین ماشینکاری با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی وتحلیل رگرسیون، نهمین کنفرانس مهندسی ساخت و تولید ایران.
[10] Vanderplaats,G.N., (1984), Numerical optimization techniques for engineering design, Mc Graw-Hill N.Y.
[11] Yang, X-S., (2008), Nature-Inspired Metaheuristic Algorithm, Luniver Press.
[12] Yang, X-S., (2009), Firefly algorithms for multimodal optimization, in: Stochastic Algorithms, Foundations and Applications, SAGA, Lecture Notes in Computer Sciences, 5792,pp. 169-178.
[13] Yang,X.-S., (2010), Firefly algorithm, stochastic test functions and design optimization, International Journal of  Bio-inspired Computation, Vol. 2, No. 2, pp. 78-84.
[14] Apostolopoulos,T., (2010),  Application of the Firefly Algorithm for Solving the Economic Emissions Load Dispatch Problem, International Journal of Combinatorics Vol. 2011.
[15] Zang, H., Zhang, S., (2010), Hapeshi, K., A Review of Nature-Inspired Algorithms, Journal of Bionic Engineering.
[16] Sayadi, M. K., Ramezanian, R., Ghaffari-Nasab, N., (2010),A discrete firefly meta-heuristic with local search for makespan minimization in permutation flow shop scheduling problems, International Journal of Industrial Engineering Computations, Vol. 1,pp. 1-10.
[17] Arun Annamalai, A., Chandrabos, B. M., Karthikeyan, K.,Azeezur Rahman, A., (2012), Comparison and Study of minimizing rotor angle instability Using GSA and FF algorithm, Procedia engineering, Vol. 38, pp. 2420-2432.
[18] Coelho, L., Mariani, V., (2012), Firefly algorithm approach based on chaotic Tinkerbell map applied to multivariable PID controller tuning, Computers and Mathematics with Applications, Vol. 64, pp. 2371–2382.
[19] Kazem, A., Sharifi, E., Hussain, F., Saberi, M., (2013), Support vector regression with chaos-based firefly algorithm for stock market price forecasting, Applied Soft Computing, Vol. 13, pp. 947–958.
 
 
دوره 12، شماره 37
تابستان 1393
صفحه 1-14

  • تاریخ دریافت 09 بهمن 1395
  • تاریخ بازنگری 02 مهر 1396