research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Application of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Prediction of Surface Roughness in Incremental Sheet Metal Forming Process
تطبيق نظام ذكي للتنبؤ بالخشونة السطحية في عملية التشكيل التزايدية للصفائح المعدنية

Authors: Aws K. Ibrahim --- Wisam K. Hamdan
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 2 Part (A) Engineering Pages: 380-399
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In manufacturing processes, surface finish of a product is very crucial in determining the quality. Therefore, the surface quality including the surface roughness is still the most important obstacles against the incremental sheet metal forming (ISMF) process. As a consequence, the possibility to predict the surface roughness values in incremental forming and to correlate these values with the forming parameters can be useful in order to control this important target. Accordingly, an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is used to predict the surface roughness of parts produced by single-point incremental forming (SPIF) process. The hybrid learning algorithm is applied in ANFIS to determine the most suitable membership functions (MFs) and to simultaneously find the optimal premise and consequent parameters by directly minimizing the root mean squared error (RMSE) as a performance criterion. In order to achieve this target, five forming parameters, namely (tool diameter, incremental step size, tool shape, rotational speed and slope angle) are studied to form pyramid like shapes for the purpose of roughness measurement. Experimental results show that the difference sigmoidal MF gives the minimum RMSE. The predicted surface roughness values using ANFIS are compared with actual data. The comparison indicates that the utilization of difference sigmoidal MF in ANFIS could achieve a satisfactory prediction accuracy using both training and testing data when this MF is adopted. The training and testing prediction accuracy are 95.972% and 85.799% respectively.

يعتبر الانهاء السطحي امر بالغ الاهمية في تحديد جودة المنتجات لأي عملية تصنيعية. وبالتالي فان جودة الاسطح بما في ذلك الخشونة السطحية لا تزال اهم العقبات التي تواجه عملية التشكيل التزايدية للصفائح المعدنية (ISMF). نتيجة لذلك، فان امكانية التنبؤ بقيم الخشونة السطحية في عملية التشكيل التزايدية وربط تلك القيم مع متغيرات التشكيل يمكن ان تكون مفيدة من اجل تحقيق هذا الهدف الهام. وفقا لذلك، تم استخدام نظام (ANFIS) للتنبؤ بالخشونة السطحية للأجزاء المصنعة باستخدام عملية التشكيل التزايدية المنفردة (SPIF). ومن اجل تحقيق هذا الهدف، تم دراسة خمس عوامل تشكيل وهي (قطر اداة التشكيل، حجم الخطوة، شكل الاداة، السرعة الدورانية وزاوية الميل) وذلك لتشكيل منتجات هرمية الشكل لغرض قياس الخشونة. تمت مقارنة قيم الخشونة السطحية التي تم التنبؤ بها باستخدام (ANFIS) مع القيم الحقيقية حيث بينت النتائج امكانية الحصول على دقة تنبؤ بمقدار 95,972 % و 85,799 % باستخدام كلا من بيانات تكوين واختبار هذا النموذج على التوالي.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2015 (1)