بهینه سازی برشکاری جت آب همراه با ذرات ساینده با استفاده از روش شبکه عصبی - الگوریتم ژنتیک

در این پژوهش، روش شبکه عصبی- الگوریتم ژنتیک برای بهینه سازی صافی سطح در برشکاری شیشه توسط فرایند جت آب همراه با ذرات ساینده پیشنهاد شده است. از شبکه عصبی مصنوعی برای مدل سازی و پیش بینی زبری سطح با توجه به پارامترهای فرایند شامل فشار جت آب، سرعت پیشروی، نرخ ریزش ذرات ساینده و فاصله نازل تا سطح قطعه کار استفاده شده است. مقایسه نتایج به دست آمده از مدل شبکه عصبی با نتایج به دست آمده از آزمایش های انجام گرفته نشان می دهد که مدل شبکه عصبی دقت خوبی برای پیش بینی زبری سطح دارد. سپس از الگوریتم ژنتیک جهت بهینه سازی مدل پیشنهادی استفاده و شرایط بهینه به دست آمده برای کمترین زبری سطح برش خورده در برشکاری شیشه توسط فرایند جت آب همراه با ذرات ساینده به روش شبکه عصبی - الگوریتم ژنتیک ارائه شده است. نتایج به دست آمده نشان می دهد که روش شبکه عصبی - الگوریتم ژنتیک یک راه حل مناسب برای بهینه سازی فرایند برشکاری جت آب همراه با ذرات ساینده است.

Keywords:

برشکاری جت آب همراه با ذرات ساینده , شبکه عصبی , الگوریتم ژنتیک