Published January 24, 2023 | Version v1
Publication Open

Machining process parameters optimization using soft computing technique

Creators

  • 1. October University of Modern Sciences and Arts
  • 2. Cairo University

Description

Abstract This work introduces an approach for optimization machinability measures of power consumption, machining time, and the surface roughness (PMS). This approach is starting with market customer's demands, passing by optimizing the machinability measures (PMS), and ending by the optimized cutting conditions. The fuzzy logic was used to define the weights of each of required machinability measurement using method through expert rules depending on factory requirements. Genetic algorithm was formulated for giving optimum output values based on the customer's demands. A neural network was designed for controlling the input cutting conditions with the PMS output parameters. The proposed soft computing technique creates reasonable results compared to experimental results and gives rich investigations for optimizing the output parameters not only for increasing productivity and quality demands but also for saving power consumed. The variation of consumed power, machining time, and surface roughness was calculated based on different customer demand levels. When the machining time and power consumed importance increased, the proposed technique reduced them by about 20% and 10% for the testes case.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

يقدم هذا العمل نهجًا لمقاييس قابلية التشغيل الأمثل لاستهلاك الطاقة ووقت التشغيل وخشونة السطح (PMS). يبدأ هذا النهج بمتطلبات عملاء السوق، ويمر من خلال تحسين تدابير قابلية التشغيل الآلي (PMS)، وينتهي بشروط القطع المثلى. تم استخدام المنطق الغامض لتحديد أوزان كل قياس من قياسات قابلية التشغيل المطلوبة باستخدام الطريقة من خلال قواعد الخبراء اعتمادًا على متطلبات المصنع. صيغت الخوارزمية الوراثية لإعطاء قيم الإخراج المثلى بناءً على متطلبات العميل. تم تصميم شبكة عصبية للتحكم في ظروف قطع المدخلات باستخدام معلمات خرج PMS. تخلق تقنية الحوسبة الناعمة المقترحة نتائج معقولة مقارنة بالنتائج التجريبية وتعطي تحقيقات غنية لتحسين معلمات الإخراج ليس فقط لزيادة الإنتاجية ومتطلبات الجودة ولكن أيضًا لتوفير الطاقة المستهلكة. تم حساب تباين الطاقة المستهلكة ووقت التشغيل وخشونة السطح بناءً على مستويات طلب العملاء المختلفة. عندما زادت أهمية وقت التشغيل الآلي والطاقة المستهلكة، قللتها التقنية المقترحة بنحو 20 ٪ و 10 ٪ لحالة الخصيتين.

Translated Description (French)

Résumé Ce travail introduit une approche pour l'optimisation des mesures d'usinabilité de la consommation d'énergie, du temps d'usinage et de la rugosité de surface (PMS). Cette approche commence par les demandes des clients du marché, passe par l'optimisation des mesures d'usinabilité (PMS) et se termine par les conditions de coupe optimisées. La logique floue a été utilisée pour définir les poids de chacune des mesures d'usinabilité requises à l'aide d'une méthode basée sur des règles d'experts en fonction des exigences de l'usine. L'algorithme génétique a été formulé pour donner des valeurs de sortie optimales en fonction des demandes du client. Un réseau neuronal a été conçu pour contrôler les conditions de coupe d'entrée avec les paramètres de sortie PMS. La technique informatique logicielle proposée crée des résultats raisonnables par rapport aux résultats expérimentaux et donne des recherches riches pour optimiser les paramètres de sortie non seulement pour augmenter la productivité et les exigences de qualité, mais aussi pour économiser l'énergie consommée. La variation de la puissance consommée, du temps d'usinage et de la rugosité de la surface a été calculée en fonction des différents niveaux de demande des clients. Lorsque le temps d'usinage et la puissance consommée ont augmenté, la technique proposée les a réduits d'environ 20% et 10% pour le cas des testicules.

Translated Description (Spanish)

Resumen Este trabajo presenta un enfoque para la optimización de las medidas de maquinabilidad del consumo de energía, el tiempo de mecanizado y la rugosidad de la superficie (PMS). Este enfoque comienza con las demandas del cliente del mercado, pasa por la optimización de las medidas de maquinabilidad (PMS) y termina con las condiciones de corte optimizadas. La lógica difusa se utilizó para definir los pesos de cada una de las mediciones de maquinabilidad requeridas utilizando el método a través de reglas expertas dependiendo de los requisitos de la fábrica. El algoritmo genético fue formulado para dar valores de salida óptimos basados en las demandas del cliente. Se diseñó una red neuronal para controlar las condiciones de corte de entrada con los parámetros de salida del PMS. La técnica de computación blanda propuesta crea resultados razonables en comparación con los resultados experimentales y proporciona investigaciones exhaustivas para optimizar los parámetros de salida no solo para aumentar la productividad y las demandas de calidad, sino también para ahorrar energía consumida. La variación de la potencia consumida, el tiempo de mecanizado y la rugosidad de la superficie se calculó en función de los diferentes niveles de demanda del cliente. Cuando el tiempo de mecanizado y la importancia de la potencia consumida aumentaron, la técnica propuesta los redujo en aproximadamente un 20% y un 10% para el caso de los testículos.

Files

s44147-023-00174-z.pdf

Files (3.0 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:1b7afff69a13a79e5224c63287e86b38
3.0 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تحسين معلمات عملية التشغيل الآلي باستخدام تقنية الحوسبة المرنة
Translated title (French)
Optimisation des paramètres du processus d'usinage à l'aide d'une technique informatique douce
Translated title (Spanish)
Optimización de los parámetros del proceso de mecanizado mediante la técnica de soft computing

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4317907237
DOI
10.1186/s44147-023-00174-z

Is supplement to
https://openalex.org/W3004946976 (Other)
https://openalex.org/W2993760517 (Other)
https://openalex.org/W2906637243 (Other)
https://openalex.org/W2754066828 (Other)
https://openalex.org/W2618783131 (Other)
https://openalex.org/W2518260613 (Other)
https://openalex.org/W2082559104 (Other)
https://openalex.org/W2053742579 (Other)
https://openalex.org/W1982418383 (Other)
https://openalex.org/W148515198 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Egypt

References

  • https://openalex.org/W1971375836
  • https://openalex.org/W1977283448
  • https://openalex.org/W1998524554
  • https://openalex.org/W2000252144
  • https://openalex.org/W2001209375
  • https://openalex.org/W2002613755
  • https://openalex.org/W2023761189
  • https://openalex.org/W2028982698
  • https://openalex.org/W2057093834
  • https://openalex.org/W2060334560
  • https://openalex.org/W2069680648
  • https://openalex.org/W2081365748
  • https://openalex.org/W2100249710
  • https://openalex.org/W2108918564
  • https://openalex.org/W2162807413
  • https://openalex.org/W2169143248
  • https://openalex.org/W2271536135
  • https://openalex.org/W2654650734
  • https://openalex.org/W3017605132
  • https://openalex.org/W3119662560
  • https://openalex.org/W3199690800
  • https://openalex.org/W4213026922
  • https://openalex.org/W4220682863
  • https://openalex.org/W4224277380
  • https://openalex.org/W4297996557
  • https://openalex.org/W4388422107