Digitale Bibliotheek
Sluiten Bladeren door artikelen uit een tijdschrift
 
   volgende >>
     Tijdschrift beschrijving
       Alle jaargangen van het bijbehorende tijdschrift
         Alle afleveringen van het bijbehorende jaargang
           Alle artikelen van de bijbehorende aflevering
                                       Details van artikel 1 van 10 gevonden artikelen
 
 
  A Bayesian network model for surface roughness prediction in the machining process
 
 
Titel: A Bayesian network model for surface roughness prediction in the machining process
Auteur: Correa, M.
Bielza, C.
Ramirez, M. de J.
Alique, J. R.
Verschenen in: International journal of systems science
Paginering: Jaargang 39 (2008) nr. 12 pagina's 1181-1192
Jaar: 2008-12
Inhoud: The literature reports many scientific works on the use of artificial intelligence techniques such as neural networks or fuzzy logic to predict surface roughness. This article aims at introducing Bayesian network-based classifiers to predict surface roughness (Ra) in high-speed machining. These models are appropriate as prediction techniques because the non-linearity of the machining process demands robust and reliable algorithms to deal with all the invisible trends present when a work piece is machining. The experimental test obtained from a high-speed milling contouring process analysed the indicator of goodness using the Naive Bayes and the Tree-Augmented Network algorithms. Up to 81.2% accuracy was achieved in the Ra classification results. Therefore, we envisage that Bayesian network-based classifiers may become a powerful and flexible tool in high-speed machining.
Uitgever: Taylor & Francis
Bronbestand: Elektronische Wetenschappelijke Tijdschriften
 
 

                             Details van artikel 1 van 10 gevonden artikelen
 
   volgende >>
 
 Koninklijke Bibliotheek - Nationale Bibliotheek van Nederland
Toegankelijkheidsverklaring