TAILIEUCHUNG - Neural Networks and Neural-Fuzzy Approaches in an In-Process Surface Roughness Recognition System for End Milling Operations

Different machining processes produce different products with varying qualities. When evaluating the quality of a finished piece, surface roughness is the most important result of the machining process to consider, because many product attributes can be determined by how well the surface finish is produced. | Chen Joseph C. Neural Networks and Neural-Fuzzy Approaches in an In-Process Surface Roughness Recognition System for End Milling Operations Computational Intelligence in Manufacturing Handbook Edited by Jun Wang et al Boca Raton CRC Press LLC 2001 16 Neural Networks and Neural-Fuzzy Approaches in an In-Process Surface Roughness Recognition System for End Milling Operations Joseph C. Chen Iowa State University Introduction Methodologies Experimental Setup and Design The In-Process Surface Roughness Recognition Systems Testing Results and Conclusions Introduction Different machining processes produce different products with varying qualities. When evaluating the quality of a finished piece surface roughness is the most important result of the machining process to consider because many product attributes can be determined by how well the surface finish is produced. The quality of the surface finish or surface roughness affects several functional attributes of parts such as surface friction wear reflectivity heat transmission porosity coating adherence and fatigue resistance. The desired surface roughness value is usually specified for individual parts and a particular process is selected in order to achieve the specified roughness. Typically surface roughness measurement has been carried out by manually inspecting machined surfaces at fixed intervals. A surface profilometer containing a contact stylus is used in the manual inspection procedure. This procedure is both time-consuming and labor-intensive. In addition a number of defective parts could be produced during the time needed to complete an off-line surface inspection thereby creating additional production costs. Another disadvantage of using surface profilometers is that they register the serious interference of extraneous vibration generated in the surrounding environment. This extraneous vibration might significantly influence the accuracy of surface measurements. For these .

• Tự động hoá
• Tự động hóa
• Điện – điện tử
• Cơ khí chế tạo máy
• Kiến trúc xây dựng
• kỹ thuật viễn thông
• Bài giảng Tự động hóa
• Tự động hóa quá trình sản xuất
• Tự động hóa quá trình lắp ráp
• Định vị chi tiết
• Lắp ráp tự động
• Xác định chế độ lắp ráp tự động
• Ứng dụng Robot trong lắp ráp tự động
• tự động hóa trong xây dựng
• giáo trình tự động hóa trong xây dựng
• bài giảng tự động hóa trong xây dựng
• tài liệu tự động hóa trong xây dựng
• lý thuyết tự động hóa trong xây dựng
• hệ thống tự động hóa trong xây dựng
• Giáo trình Tự động hóa
• Tự động hóa trong hệ thống điện
• Tài liệu tự động hóa
• Tìm hiểu tự động hóa hệ thống điện
• Khái niệm tự động hóa
• Lịch sử tự động hóa
• Sửa chữa thiết bị tự động hóa
• Thiết bị tự động hóa
• Giáo trình Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Thiết bị đo lường tự động hóa
• Dầu bôi trơn
• đề cương tự động hóa
• phương pháp tự động hóa
• Hệ thống tự động hóa
• Tự động hóa trong quá trình sản xuất
• Hệ thống điều khiển tự động
• Tự động hóa quá trình cắt phôi
• Tự động hóa quá trình kiểm tra
• Tự động điều khiển máy móc
• Tự động hóa quá trình công nghệ
• Lý thuyết điều khiển tự động
• Hệ thống rửa xe tự động
• Đồ án tự động hóa
• Hệ thống tự động
• Kiểm tra tự động
• Thiết bị phân loại tự động
• Hệ thống sản xuất tự động hóa
• lập trình tự động hóa
• tài liệu lập trình tự động hóa
• hướng dẫn lập trình tự động hóa
• phương pháp lập trình tự động hóa
• kinh nghiệm lập trình tự động hóa