Obróbka elektroerozyjna zoptymalizowana pod k¿tem sztucznej inteligencji dla precyzyjnej produkcji

Streszczenie Obróbka elektroerozyjna (EDM) jest szeroko stosowanym nietradycyjnym procesem obróbki, który zapewnia wysok- precyzj- i z-o-one ksztäty geometryczne w trudnych do obróbki materiäach. Jednak optymalizacja parametrów EDM pozostaje wyzwaniem ze wzgl-du na jej stochastyczny charakter i zale-no-- od wielu zmiennych procesowych. Integracja technik sztucznej inteligencji (AI) w EDM stäa si- transformacyjnym podej-ciem do zwi-kszenia wydajno-ci, precyzji i jako-ci powierzchni. W niniejszym badaniu przeanalizowano ró-ne metodologie oparte na sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe, sztuczne sieci neuronowe, logika rozmyta i algorytmy genetyczne do optymalizacji parametrów procesu EDM. Celem jest opracowanie kompleksowych ram optymalizacji opartych na sztucznej inteligencji w celu poprawy wydajno-ci obróbki, zmniejszenia zu-ycia narz-dzi i zwi-kszenia szybko-ci usuwania materiäu.

Rajendra Kumar Patel jest adiunktem na Wydziale In-ynierii Mechanicznej na Uniwersytecie Shri Rawatpura Sarkar w Raipur, Chhattisgarh. W 2015 roku uzyskä tytu- magistra na Uniwersytecie Technicznym Chhattisgarh Swami Vivekanand (CSVTU) w Bhilai.