54 KB2187 KB55 KB199920252004Čuš, FrancŽuperl, Uroš15 straništevilka:5letnik:50str. 252-266ISSN:0039-2480COBISSID:8978710URN:URN:NBN:SI:doc-2QFJ5NZXenslAssociation of Mechanical Engineers and Technicians of Slovenia et al.Zveza strojnih inženirjev in tehnikov Slovenije et al.Strojniški vestnikodrezovanjeoptimiranjestruženjeDoločevanje značilnih tehnoloških in gospodarskih parametrov med postopkom odrezovanja| A determination of the characteristic technological and economic parameters during metal cutting|In the contribution, a new non-deterministic optimization approach to complex optimization of cutting parameters in machining is proposed. It applies artificial neural networks to solve the cutting conditions optimization problem. The developed approach is based on the "maximum production rate criterion and incorporates four technological constraints. By selection of optimum cutting conditions it is possible to reach a favourable ratio between the low machining costs and high productivity taking into account the given limitation of the cutting process. First, the problem of determining the optimum machining parameters is formulated as a multiple-objective optimization problem. Then, neural networks are proposed to represent manufacturers preference structures. Experimental results show that the proposed algorithm for solving the non-linear-constrained optimization problems is efficient and can be integrated into an intelligent manufacturing systems. To demonstrate the performance of the proposed approach, an illustrative example is discussed in detailV prispevku je predlagan nov ne-deterministični optimizacijski postopek za kompleksno optimizacijo rezalnih parametrov pri odrezavanju. Ta postopek uporablja umetne nevronske mreže (ANN) za reševanje problema optimiranja rezalnih pogojev. Predlagan pristop temelji na kriteriju maksimalne stopnje proizvodnje in vključuje štiri tehnološke omejitve. Z izbiro optimalnih rezalnih parametrov je možno doseči ugodno razmerje med nizkimi obdelovalnimi stroški in visoko produktivnostjo ob upoštevanju podanih omejitev procesa rezanja. Eksperimentalni rezultati kažejo, da je predlagani algoritem pri reševanju nelinearnih optimizacijskih problemov s postavljenimi omejitvami učinkovit in ga je možno vključiti v inteligentne obdelovalne sisteme. Najprej je formuliran problem določitve optimalnih parametrov odrezavanja, kot več-ciljni optimizacijski problem. Nato so predlagane nevronske mreže za predstavitev proizvajalčevih prioritetnih struktur. Za demonstracijo zmogljivosti predlaganega pristopa je detajlno obravnavan nazoren primerTEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za strojništvo