Expert Systems With Applications, cilt.38, sa.5, ss.4780-4789, 2011 (SCI-Expanded)
Herhangi bir analitik veya ampirik modele uymadan deneysel verilerden optimal çalışma koşullarının belirlenmesi, üretim uygulamaları için çok uygundur. Bu yazıda, Taguchi Metodu ve Genetik Olarak Optimize Edilmiş Sinir Ağları (GONNS) entegrasyonu önerilmektedir. Önerilen prosedür, deneysel tasarımdan karmaşık optimizasyona kadar tüm adımları kapsar. Yaklaşımın fizibilitesi, Ti6Al4V titanyum alaşımının PVD kaplı kesici uçlarla frezelenmesi için optimum kesme koşulları tahmin edilerek değerlendirildi. Test koşulları Taguchi Yöntemi ile belirlendi. Optimum kesme koşulu ve kesme hızı, ilerleme hızı ve kesme derinliğinin yüzey pürüzlülüğüne etkileri aynı yöntemle analiz edilmiştir. GONNS, aynı kriter kullanıldığında optimum kesme koşullarının Taguchi Metodu'na çok yakın olduğunu tahmin etmiştir. GONNS ayrıca, diğerleri istenen aralıkta tutulurken, çıktı parametrelerinden birini en aza indirebilir veya maksimize edebilirdi. Çalışma, test koşullarının belirlenmesi, toplanan verilerin kalitesinin analizi, her bir parametrenin çıktı (lar) üzerindeki etkisinin tahmini ve optimum koşulların tahmini için sağlam bir prosedürün oluşturulması için Taguchi Metodu ve GONNS'nin birbirini tamamladığını göstermiştir. karmaşık optimizasyon amaç fonksiyonları ile.
► Taguchi Yöntemi, mükemmel bir deneysel tasarım ve veri analiz aracıdır. ► Genetik Olarak Optimize Edilmiş Sinir Ağı Sistemi (GONNS) otomatik bir optimize edicidir. ► Taguchi Yöntemi – GONNS entegrasyonu, deney için tüm yönleri kapsar.