Молимо вас користите овај идентификатор за цитирање или овај линк до ове ставке:
https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/3615
Назив: | Application of neuro-fuzzy systems for modeling surface roughness parameters for difficult-to-cut-steel | Аутори: | Kovač P. Savković, Borislav Rodić, Dragan Gostimirović, Marin Sekulić, Mirjana Ješić D. |
Датум издавања: | 1-јан-2017 | Часопис: | Solid State Phenomena | Сажетак: | The objective of this study is to examine the influence of machining parameters on surface finish in turning difficult-to-cut-steel. A new approach in modeling surface roughness which uses design of experiments is described in this paper. The values of surface roughness predicted by different models are then compared. Adaptive-neuro-fuzzy-inference system (ANFIS) was used. The results showed that the proposed system can significantly increase the accuracy of the product profile when compared to the conventional approaches. The results indicate that the design of experiments with central composition plan modeling technique can be effectively used for the prediction of the surface roughness for difficult-to-cut-steel. | URI: | https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/3615 | ISBN: | 9783035711998 | DOI: | 10.4028/www.scientific.net/SSP.261.277 |
Налази се у колекцијама: | FTN Publikacije/Publications |
Приказати целокупан запис ставки
SCOPUSTM
Навођења
1
проверено 10.05.2024.
Преглед/и станица
24
Протекла недеља
3
3
Протекли месец
6
6
проверено 10.05.2024.
Google ScholarTM
Проверите
Алт метрика
Ставке на DSpace-у су заштићене ауторским правима, са свим правима задржаним, осим ако није другачије назначено.