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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오세현 (경북대학교) 샤오샤오 (경북대학교) 김영석 (경북대학교)
저널정보
한국소성·가공학회 소성·가공 소성가공 제30권 제3호(통권 제193호)
발행연도
2021.6
수록면
125 - 133 (9page)

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In this study, response surface method (RSM), back propagation neural network (BPNN), and genetic algorithm (GA) were used for modeling and multi-objective optimization of the parameters of AA5052-H32 in incremental sheet forming (ISF). The goal of optimization is to determine the maximum forming angle and minimum surface roughness, while varying the production process parameters, such as tool diameter, tool spindle speed, step depth, and tool feed rate. A Box–Behnken experimental design (BBD) was used to develop an RSM model and BPNN model to model the variations in the forming angle and surface roughness based on variations in process parameters. Subsequently, the RSM model was used as the fitness function for multi-objective optimization of the ISF process the GA. The results showed that RSM and BPNN can be effectively used to control the forming angle and surface roughness. The optimized Pareto front produced by the GA can be utilized as a rational design guide for practical applications of AA5052 in the ISF process

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 및 측정
3. 최적화
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

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