Predicting Force in Single Point Incremental Forming by Using Artificial Neural Network Article in Press
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
In this study, an artificial neural network was used to predict the minimum force required to single point incremental forming (SPIF) of thin sheets of Aluminium AA3003-O and calamine brass Cu67Zn33 alloy. Accordingly, the parameters for processing, i.e., step depth, the feed rate of the tool, spindle speed, wall angle, thickness of metal sheets and type of material were selected as input and the minimum vertical force component was selected as the model output. To train the model, a Multilayer perceptron neural network structure and feed-forward backpropagation algorithm have been employed. After testing many different artificial neural network (ANN) architectures, an optimal structure of the model i.e. 6-14-1 was obtained. The results, with a correlation relation between experiments to predicted force,-0.215 mean absolute error, show a very good agreement.
Keywords:
Language:
English
Published:
International Journal of Engineering, Volume:31 Issue: 1, Jan 2018
Pages:
88 to 95
magiran.com/p1784928
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!