دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 46375
ترجمه فارسی عنوان مقاله

مدل مبتنی بر منطق فازی برای پیش بینی بهبود در ناهمواریهای سطحی در میدان مغناطیسی به کمک پایان ساینده

عنوان انگلیسی
A Fuzzy Logic based Model to Predict the Improvement in Surface Roughness in Magnetic Field Assisted Abrasive Finishing ☆
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
46375 1956 9 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Procedia Engineering, Volume 97, 2014, Pages 1948–1956

ترجمه کلمات کلیدی
به پایان رساندن ساینده با کمک میدان مغناطیسی - پایان دقت - زبری سطح - SS316L - منطق فازی - توابع عضویت -
کلمات کلیدی انگلیسی
Magnetic field assisted abrasive finishing; precision finishing; surface roughness; SS316L; fuzzy logic; membership functions.
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  مدل مبتنی بر منطق فازی برای پیش بینی بهبود در ناهمواریهای سطحی در میدان مغناطیسی به کمک پایان ساینده

چکیده انگلیسی

In this paper the effect of process parameters during Magnetic Field Assisted Abrasive Micro Finishing (MFAAF) of SS316L material is reported. Based on the experimental results obtained, S/N ratio and ANOVA analyses were made to identify the significant process parameters to improve the percentage improvement of surface roughness (%ΔRa). From the results it is observed that the process parameters like voltage applied to the electromagnet, machining gap, rotational speed of electromagnet followed by abrasive size are significant to improve the %ΔRa. Based on the process parameters selected from the S/N ratio analysis and ANOVA analysis, a fuzzy logic model has been developed to predict the %ΔRa. To develop the fuzzy model, four membership functions based on the four process parameters are assigned to be connected with each input of the model. The developed fuzzy model is tested using three different set of process parameters values that are not used in already existing experimental data set. It is found that the developed fuzzy model has a close relation with the experimental values with the maximum deviations of 7.16%.