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机译:用人工神经网络预测表面粗糙度和侧面磨损预测的比较研究,响应表面方法论在干燥和强制空气冷却条件下
Department of Mechanical Engineering National Institute of Technology Meghalaya;
Department of Mechanical Engineering National Institute of Technology Meghalaya;
dry turning; DT; air-cooled turning; ACT; artificial neural network; ANN; response surface methodology; RSM; surface roughness; flank wear; cutting force; feed force; green environment;
机译:用人工神经网络预测表面粗糙度和侧面磨损预测的比较研究,响应表面方法论在干燥和强制空气冷却条件下
机译:基于响应面法和人工神经网络的刀具磨损预测比较分析
机译:响应曲面方法和人工神经网络预测电火花加工中的表面粗糙度
机译:用响应面法和人工神经网络在干燥和MQL切割下薄壁Ti-6Al-4V绿色加工时的切割力预测
机译:响应面法预测石墨复合材料的磨料水射流切割中的表面粗糙度
机译:响应面方法与人工神经网络进行Tetraselmis sp。培养基优化的比较分析。 FTC209在混合营养条件下生长
机译:Ti-6242s铣削人工神经网络和响应面法在切削力,刀具磨损和表面粗糙度方面的数学建模与优化