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Prediction of Cutting Conditions in Turning AZ61 and Parameters Optimization Using Regression Analysis and Artificial Neural NetworkPredicción de las condiciones de corte en el torneado AZ61 y optimización de los parámetros mediante análisis de regresión y redes neuronales artificiales

Resumen

Todos los ingenieros de fabricación se enfrentan a muchas dificultades y elevados gastos asociados a los procesos de rectificado de AZ61. Por esta razón, los ingenieros de fabricación pierden mucho tiempo y esfuerzo intentando alcanzar los valores de rugosidad superficial requeridos según el dibujo de diseño durante el proceso de torneado. En este trabajo se utiliza un modelo de red neuronal artificial (RNA) para estimar y optimizar el valor de rugosidad superficial (Ra) en condiciones de corte de la aleación de magnesio AZ61. Se desarrollaron y evaluaron varios modelos de RNA para obtener el más exitoso. Además de los modelos RNA, también se utilizó el análisis de regresión tradicional para construir un modelo matemático que representara la ecuación necesaria para obtener la rugosidad superficial. Las predicciones del modelo se examinaron frente a los datos experimentales y, a continuación, se compararon con las predicciones del modelo RNA utilizando diferentes criterios de rendimiento, como el error medio absoluto, el error medio cuadrático y el coeficiente de determinación.

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