hrcak mascot   Srce   HID

Izvorni znanstveni članak

Surface quality prediction by artificial-neural-networks

Goran Šimunović   ORCID icon orcid.org/0000-0002-7159-2627 ; Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku, Strojarski fakultet u Slavonskom Brodu, Trg Ivane Brlić-Mažuranić 2, 35000 Slavonski Brod, Croatia
Tomislav Šarić   ORCID icon orcid.org/0000-0002-6339-7936 ; Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku, Strojarski fakultet u Slavonskom Brodu, Trg Ivane Brlić-Mažuranić 2, 35000 Slavonski Brod, Croatia
Roberto Lujić   ORCID icon orcid.org/0000-0001-5123-3064 ; Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku, Strojarski fakultet u Slavonskom Brodu, Trg Ivane Brlić-Mažuranić 2, 35000 Slavonski Brod, Croatia

Puni tekst: hrvatski, pdf (237 KB) str. 43-47 preuzimanja: 1.277* citiraj
APA 6th Edition
Šimunović, G., Šarić, T. i Lujić, R. (2009). Primjena neuronskih mreža u procjenjivanju kvalitete obrađivane površine. Tehnički vjesnik, 16 (2), 43-47. Preuzeto s https://hrcak.srce.hr/38666
MLA 8th Edition
Šimunović, Goran, et al. "Primjena neuronskih mreža u procjenjivanju kvalitete obrađivane površine." Tehnički vjesnik, vol. 16, br. 2, 2009, str. 43-47. https://hrcak.srce.hr/38666. Citirano 21.06.2019.
Chicago 17th Edition
Šimunović, Goran, Tomislav Šarić i Roberto Lujić. "Primjena neuronskih mreža u procjenjivanju kvalitete obrađivane površine." Tehnički vjesnik 16, br. 2 (2009): 43-47. https://hrcak.srce.hr/38666
Harvard
Šimunović, G., Šarić, T., i Lujić, R. (2009). 'Primjena neuronskih mreža u procjenjivanju kvalitete obrađivane površine', Tehnički vjesnik, 16(2), str. 43-47. Preuzeto s: https://hrcak.srce.hr/38666 (Datum pristupa: 21.06.2019.)
Vancouver
Šimunović G, Šarić T, Lujić R. Primjena neuronskih mreža u procjenjivanju kvalitete obrađivane površine. Tehnički vjesnik [Internet]. 2009 [pristupljeno 21.06.2019.];16(2):43-47. Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/38666
IEEE
G. Šimunović, T. Šarić i R. Lujić, "Primjena neuronskih mreža u procjenjivanju kvalitete obrađivane površine", Tehnički vjesnik, vol.16, br. 2, str. 43-47, 2009. [Online]. Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/38666. [Citirano: 21.06.2019.]

Sažetak
Surface roughness is often taken as an important indicator of the quality of machined parts. Achieving the desired surface quality is of great importance for the product function. In this paper, influence of material, type of tool, cutting depth, feed rate and cutting speed on surface roughness is observed. Collected results of experimental research are utilized for surface roughness prediction using neural networks. Various structures of a back-propagation neural network have been analyzed and the network with the minimum RMS error has been selected. Evaluation of surface roughness obtained by neural networks model can help to less experienced technologists and therefore production preparation technological time can be shorter.

Ključne riječi
surface quality; artificial intelligence; neural networks

Hrčak ID: 38666

URI
https://hrcak.srce.hr/38666

[hrvatski]

Posjeta: 1.786 *