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NTIS 바로가기한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.14 no.1, 2013년, pp.7 - 12
This paper proposed the optimal algorithm of grinding system and the method to realize it. The optimal function was proposed in order to design the optimal grinding process. DE(Differential Evolution) algorithm was used to obtain the selective optimal function. The realization of algorithm was imple...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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실험적으로 구한 값을 바탕으로 결과 값을 예측하는 연삭 공정 예측 모델에는 무엇이 있는가? | 이러한 이유로 연삭 공정에 대한 많은 예측 모델들이 개발되고 있으며 이러한 개발 모델을 바탕으로 연삭 조건을 선정하는 알고리즘들이 제안되고 있다. 연삭 공정 예측 모델은 일반적으로 실험적으로 구한 결과 값을 바탕으로 연삭 공정의 결과를 예측하는 모델이 주로 사용되는데 이 중 대표적인 것으로는 연삭 숫돌의 마모 측도, 가공 파워 및 거칠기 등에 대한 모델이 있다[1-4]. 실험 치에 근거해서 개발된 연삭 공정 모델 이외에 인공지능 알고리즘을 이용한 모델 또한 연구되고 있다[5,6]. | |
최적의 연삭 조건을 선정하기 위한 알고리즘 개발은 무엇인가? | 연삭 공정과 관련한 또 하나의 연구 분야는 최적의 연삭 조건을 선정하기 위한 알고리즘 개발이다. 이러한 알고리즘의 개발은 연삭 공정 모델을 바탕으로 최적화를 위한 목적 함수를 설계하고 최적의 해를 일정한 연삭 경계 조건 하에서 구하는 것이다. 최적의 연삭 조건을 선정 하기 위해 제안되어온 방법은 연삭이 이루어지는 매 사이클의 가공 시간을 최적화 하는 알고리즘이 대표적이다 [7,8]. | |
연삭 조건의 선정이 숙련된 작업자의 노하우에 의존하여 설정되는 이유는 무엇인가? | 연삭 공정은 가공을 위해 설정해야 되는 많은 변수들로 인해 그 결과 값을 예측하기가 어렵다. 이러한 이유로 연삭 조건의 선정은 숙련된 작업자의 오랜 노하우에 의존하여 설정되고 있다. |
T. J. Choi, N. Subrahmanya, and Y. C. Shin, "Generalized practical models of cylincrical plunge grinding proceses," Machine Tools and Manufacture, Vol. 48, pp. 61-72, 2008. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2007.07.010
S. Malkin, Grinding Technology: Theory and applications of Machining with Abrasive, Ellis Horwood Ltd., Chichester, UK, 1989.
L. Li and J. Fu, "A study of grinding force mathematical model," Annals of the CIRP, Vol. 29, No. 1, pp. 245-249, 1980. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0007-8506(07)61330-4
J. Choi, C. W. Lee and J. H. Park, "Developement of the Process Model for Plunge Grinding and Optimization of Grinding Process," Journal of Mechanical Engineering Science, Vol. 225, pp. 2628-2637, 2011. DOI: http://dx.doi.org/10.1177/0954406211406201
R. Saravanan, P. Asokan, and M. Sachidanandam, "Genetic Algorithm Approach for Optimization of Surface Grinding Operations," International Jouranl fo Machine Tool and Manufacture, Vol. 42, pp. 1327-1334, 2002.
X. M. Wen, A. A. O. Tay, and A. Y. C. Nee, "Micro-computer-based Optimization fo the Surface Grinding Process," Journal of Materials Processing Technology, Vol. 29, pp. 75-90, 1992. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0924-0136(92)90426-S
B. V. Babu, and M. M. L. Jehan, "Differential Evolution for Multi-objective Optimization," In Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation, Canberra, Australia, Vol. 4, pp. 2696-2703, 2003.
A. G. Krishna, "Optimization of surface grinding operations using a differential evolution approach," Journal of Materials Processing Technology, Vol. 183, pp. 202-209, 2007. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2006.10.010
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