مهندسی ساخت و تولید ایران

مهندسی ساخت و تولید ایران

پیش‌بینی زبری سطح در فرزکاری آلیاژهای آلومینیوم با استفاده از شبکه فازی عصبی همراه با روش‌های یادگیری فرا ابتکاری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشکده مهندسی مکانیک دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
2 استادیار، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
چکیده
با توجه به اهمیت زبری سطح در قطعات ماشینکاری شده، باید با انتخاب پارامترهای صحیح برشی و غیر برشی، پیش بینی و بهینه سازی آن را تحقق بخشید. یکی از روش‌­های استفاده شده در این حوزه پیش­‌بینی زبری سطح با روش­‌های سنتی بوده است و از روش‌­های فراابتکاری کمتر استفاده شده است. در نتیجه در این تحقیق، با استفاده از الگوریتم‌­های هوش مصنوعی و به صورت خاص‌­تر با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی فازی و همچنین الگوریتم ترکیبی شبکه عصبی فازی مبتنی بر ژنتیک، بر روی داده‌­های بدست آمده مدلی ایجاد می‌­گردد که بتواند پیش‌­بینی یک خروجی خاص (به طور مثال زبری سطح) را انجام دهد. در مجموع از داده­‌های 162 آزمایش برای سه آلیاژ آلومینیوم 7075، 6061 و 2024 استفاده شد که شامل سرعت برشی، عمق برش، نوع پوشش ابزار، نرخ پیشروی ابزار و خروجی زبری سطح می­‌باشد. ورودی پنجمی نیز که مبین خواص مکانیکی مواد از جمله استحکام کششی، مقاومت برشی و سختی می­باشد استفاده گردید و مدل­‌سازی به صورت یکپارچه برای هر سه آلیاژ انجام گردید. در این پژوهش داده­‌های دو نوع از سه نوع آلیاژ موجود به عنوان داده آموزش و سومی برای داده تست استفاده شد. شبیه‌­سازی انجام شده روی داده‌­ها با استفاده از معیارهای رگرسیون (R) و مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE) مورد ارزیابی قرار گرفت. دقیق­ترین نتیجه از بین دو روش ANFIS (سیستم استنتاجی فازی-عصبی تطبیقی) و ANFIS-GA (مدل ترکیبی سیستم استنتاجی فازی-عصبی تطبیقی همراه با الگوریتم ژنتیک) با رگرسیون 838/0 برای زبری سطح برای داده­های تست بدست آمد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

The use of a neuro-fuzzy network coupled with meta-heuristic learning methods to predict surface roughness in the machining of aluminum alloys

نویسندگان English

Amin Siahvashi 1
Mohammad Shahbazi 2
Seyed Ali Niknam 2
1 MSc Student, School of Mechanical Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
2 Assistant Professor, School of Mechanical Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
چکیده English

Considering the importance of surface roughness in machined parts, it is necessary to identify the factors that play an essential role in determining and improving surface quality. In this regard, they can be predicted and optimized by choosing suitable parameters. One of the methods used in this area is the prediction of surface roughness with traditional methods. However, limited studies were found on using meta-heuristic methods. As a result, this study proposed a model using A.I. algorithms and, more specifically, the fuzzy neural network algorithm and the combined algorithm of the fuzzy neural network. In total, 162 tests were used on three aluminum alloys 7075, 6061 and 2024, which include a variation of cutting speed, depth of cut, tool coating, feed rate, and surface roughness output. The fifth input parameter was the mechanical properties of materials, such as tensile strength, shear strength and hardness. During the modeling process, the corresponding data of two alloys were used as training data and the third as test data. The simulation performed on the data was evaluated using regression (R) and root mean square error (RMSE) criteria. The most accurate result among the two ANFIS and ANFIS-GA methods was obtained with a regression of 0.838 for the surface roughness of the test data.

کلیدواژه‌ها English

Machining
Surface Roughness
ANFIS
ANFIS-GA
[1] Caesarendra W, Wijaya T, Tjahjowidodo T, Pappachan BK, Wee A, Roslan MI. Adaptive neuro-fuzzy inference system for deburring stage classification and prediction for indirect quality monitoring. Applied Soft Computing. 2018;72:565-78. doi: 10.1016/j.asoc.2018.01.008
[2] Zain AM, Haron H, Sharif S, Prediction of surface roughness in the end milling machining using Artificial Neural Network. Expert Systems with Applications. 2010;37(2):1755-68. doi: org/10.1016/j.eswa.2009.07.033
[3] Benardos PG, Vosniakos CC. Predicting surface roughness in machining: a review, international journal of machine tools and manufacture. 2003;43(8):833-44. doi: 10.1016/S0890-6955(03)00059-2
[4] Asiltürk I, Çunkaş M. Modeling and prediction of surface roughness in turning operations using artificial neural network and multiple regression method, Expert systems with applications. 2003;38(5):5826-32. doi: 10.1016/j.eswa.2010.11.041
[5] Fuht KH, Wu CF. A proposed statistical model for surface quality prediction in end-milling of Al alloy, International Journal of Machine Tools and Manufacture. 1995;8(35):1187-200. doi: 10.1016/0890-6955(95)90408-E
[6] Zhang JZ, Chen JC, Kirby ED. Surface roughness optimization in an end-milling operation using the Taguchi design method, Journal of materials processing technology. 2007;184(1-3):233-9. doi: 10.1016/j.jmatprotec.2006.11.029
[7] Çolak O, Kurbanoğlu C, Kayacan MC. Milling surface roughness prediction using evolutionary programming methods, Materials & design. 2007;28(2):657-66. doi: 10.1016/j.matdes.2005.07.004
[8] Chen S, Hong X, Harris CJ, Sharkey PM. Sparse modeling using orthogonal forward regression with PRESS statistic and regularization, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics). 2004;34(2):898-911. doi: 10.1109/TSMCB.2003.817107
[9] Briceno JF, El-Mounayri H, Mukhopadhyay S. Selecting an artificial neural network for efficient modeling and accurate simulation of the milling process, International Journal of Machine Tools and Manufacture. 2002;42(6):663-74. doi: 10.1016/S0890-6955(02)00008-1
[10] Meddour I, Yallese MA, Bensouilah H, Khellaf A, Elbah M. Prediction of surface roughness and cutting forces using RSM, ANN, and NSGA-II in finish turning of AISI 4140 hardened steel with mixed ceramic tool, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2018;97:1931-49. doi: 10.1007/s00170-018-2026-6
[11] Sekulic M, Pejic V, Brezocnik M, Gostimirović M, Hadzistevic M. Prediction of surface roughness in the ball-end milling process using response surface methodology, genetic algorithms, and grey wolf optimizer algorithm, Advances in Production Engineering & Management. 2018;13(1):18-30. doi: 10.14743/apem2018.1.270
[12] Dweiri F, Al-Jarrah M, Al-Wedyan H. Fuzzy surface roughness modeling of CNC down milling of Alumic-79, Journal of Materials Processing Technology. 2003;133(3):266-75. doi: 10.1016/S0924-0136(02)00847-6
[13] Ho WH, Tsai JT, Lin BT, Chou JH. Adaptive network-based fuzzy inference system for prediction of surface roughness in end milling process using hybrid Taguchi-genetic learning algorithm, Expert Systems with applications. 2009;36(2):3216-22. doi: 10.1016/j.eswa.2008.01.051
[14] Harsha N, Kumar IA, Raju KSR, Rajesh S. Prediction of Machinability characteristics of Ti6Al4V alloy using Neural Networks and Neuro-Fuzzy techniques, Materials Today, Proceedings. 2018;5(2):8454-63. doi: 10.1016/j.matpr.2017.11.541
[15] Sharkawy AB, El-Sharief MA, Soliman ME. Surface roughness prediction in end milling process using intelligent systems, International journal of machine learning and cybernetics. 2014;5:135-50. doi: 10.1007/s13042-013-0155-7
[16] Kumanan S, Jesuthanam C.P, Ashok Kumar R. Application of multiple regression and adaptive neuro fuzzy inference system for the prediction of surface roughness, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2008;35:778-88. doi: 10.1007/s00170-006-0755-4
[17] Asadi R, Yeganefar A, Niknam SA. Optimization and prediction of surface quality and cutting forces in the milling of aluminum alloys using ANFIS and interval type 2 neuro fuzzy network coupled with population-based meta-heuristic learning methods, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2019;105:2271-87. doi: 10.1007/s00170-019-04309-6
[18] Seising R. fuzzy sets and systems. In Computer Aided Systems Theory–EUROCAST 2019, 17th International Conference, Las Palmas de Gran Canaria, Spain. 2020; Part I 17 (101-108). doi: 10.1007/978-3-030-45093-9