NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO ĐỂ DỰ ĐOÁN ĐỘ NHÁM BỀ MẶT NHẰM TỐI ƯU HÓA CÁC THAM SỐ QUÁ TRÌNH TIỆN CNC VỚI THÉP SUM24L

Tóm tắt

Bài báo trình bày một phương pháp để ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán độ nhám bề mặt trong quá trình tiện CNC với thép Sum24L. Các kết quả thực nghiệm sau quá trình tiện CNC với thép Sum24L đã được sử dụng để huấn luyện và kiểm thử mạng nơ ron nhân tạo đề xuất. Các tham số đầu vào được lựa chọn là chiều sâu cắt, tốc độ cắt và mức chạy dao. Một mô hình mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp được đề xuất với nơ ron sử dụng hàm kích hoạt ReLU để dự đoán độ nhám bề mặt sau quá trình tiện.

Title

RESEARCH ON USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO PREDICT THE SURFACE ROUGHNESS IN CNC LATHE WITH SUM24L STEEL

Abstract

This paper presents a method for applying artificial neural networks to predict surface roughness in the CNC lathe process with Sum24L steel. Experimental results from the CNC lathe process with Sum24L steel were used to train and test the proposed artificial neural network. The selected input parameters are cutting depth, cutting speed, and feed rate. A multilayer feedforward neural network model is proposed with neurons using the ReLU activation function to predict surface roughness after the process.