Giới thiệu tài liệu
Tài liệu này là một báo cáo nghiên cứu viết bằng tiếng Việt về việc dự đoán roughness mặt phẫu hành (CNC turning) sử dụng hệ thống inference neuro-fuzzy adaptive (ANFIS). Báo cáo này giới thiệu quan trọng của việc dự đoán roughness mặt phẫu hành trong quá trình sản xuất và giới thiệu phương pháp ANFIS-based cho việc thực hiện nó.
Đối tượng sử dụng
Nhà nghiên cứu chính sách và sinh viên khoa học công nghệ
Nội dung tóm tắt
Tài liệu này tạo ra một phương pháp ANFIS-based để dự đoán roughness mặt phẫu hành cho vật liệu AISI 304. Các tác giả sử dụng hai phương thức training, Hybrid và Backpropagation, để phát triển model ANFIS. Họ cũng kiểm tra độ chính xác của model bằng cách sử dụng tám fuzzy membership function khác nhau. Kết quả cho thấy rằng phương pháp ANFIS mà họ đề xuất có thể dự đoán roughness mặt phẫu hành với một độ chính xác cao (giá trị R-squared lên tới 0,97). Các tác giả cũng so sánh kết quả của phương pháp này với các phương pháp machine learning khác, ví dụ artificial neural networks và support vector machines, và tìm thấy rằng phương pháp ANFIS-based của họ đạt được hiệu quả cao hơn so với các phương pháp khác. Tổng thể, tài liệu này trình bày một phương pháp tiện ích cho dự đoán roughness mặt phẫu hành và nhắc đến những ứng dụng tại sản xuất.
