Abstracto

Aplicación del algoritmo de neurointeligencia de retropropagación basado en Levenberg-Marquardt para estudiar el efecto de los parámetros de corte en la fuerza de empuje y la precisión diametral del orificio en la perforación de aleaciones de aluminio

Hossam M. Abd El-Rahman*

En este artículo, se investigó y estimó el efecto de la velocidad de corte, la velocidad de avance y el ángulo de la punta, las propiedades mecánicas de las aleaciones de aluminio sobre el error diametral y la fuerza de empuje con la ayuda de una red neuronal utilizando el algoritmo de retropropagación basado en Levenberg-Marquardt. Se seleccionaron tres tipos de aleaciones de aluminio comerciales como materiales de la pieza de trabajo para los experimentos. Se empleó el análisis de redes neuronales para analizar el efecto de los parámetros de perforación y predecir la respuesta del error diametral y la fuerza de empuje ante los cambios de los parámetros de perforación. Los resultados del análisis de importancia relativa y de sensibilidad de la red indicaron que la velocidad de avance y la velocidad de corte minimizan significativamente tanto el error diametral como la fuerza de empuje.