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Die Bearbeitung von fortschrittlichen Werkstoffen für die Luft- und Raumfahrt, wie z. B. Aluminiumlegierungen, ist mit den vorhandenen Schneidwerkzeugen eine große Herausforderung, da die Oberflächengüte umso besser ist, je höher die Metallvorschubgeschwindigkeit ist. Auch die Oberflächengüte spielt eine wichtige Rolle bei der Bearbeitung von Materialien, da sie die Anzahl der Schritte bestimmt, die für die Bearbeitung von Aluminiumlegierungen von der Anfangsphase, d.h. dem Rohmaterial, bis zum fertigen Produkt erforderlich sind. Die experimentelle Untersuchung wurde unter Variation…mehr

Produktbeschreibung
Die Bearbeitung von fortschrittlichen Werkstoffen für die Luft- und Raumfahrt, wie z. B. Aluminiumlegierungen, ist mit den vorhandenen Schneidwerkzeugen eine große Herausforderung, da die Oberflächengüte umso besser ist, je höher die Metallvorschubgeschwindigkeit ist. Auch die Oberflächengüte spielt eine wichtige Rolle bei der Bearbeitung von Materialien, da sie die Anzahl der Schritte bestimmt, die für die Bearbeitung von Aluminiumlegierungen von der Anfangsphase, d.h. dem Rohmaterial, bis zum fertigen Produkt erforderlich sind. Die experimentelle Untersuchung wurde unter Variation verschiedener Betriebsparameter wie Spindeldrehzahl, Vorschubgeschwindigkeit und Schnitttiefe durchgeführt. Die erzielten Ergebnisse wurden als Eingaben verwendet und mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzes wurde eine optimierte Lösung für verschiedene widersprüchliche Parameter in Form von höherem Vorschub, maximaler Schnitttiefe und höherer Spindeldrehzahl bei gleichzeitig bester Oberflächengüte gefunden.
Autorenporträt
El Dr. D.R. Srinivasan trabaja actualmente como profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Mecánica de la Facultad de Ingeniería de JNTUA, Anantapur. Tiene 10 años de experiencia en la industria manufacturera y 17 años de experiencia en el campo de la enseñanza. Ha publicado más de 15 artículos técnicos en revistas internacionales miembros de IEI, ASME