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Nalbant, Muammer, Hasan Gokkaya et İhsan Toktaş. « Comparison of Regression and Artificial Neural Network Models for Surface Roughness Prediction with the Cutting Parameters in CNC Turning ». Modelling and Simulation in Engineering 2007 (2007) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2007/92717.
Texte intégralLin, Wan-Ju, Shih-Hsuan Lo, Hong-Tsu Young et Che-Lun Hung. « Evaluation of Deep Learning Neural Networks for Surface Roughness Prediction Using Vibration Signal Analysis ». Applied Sciences 9, no 7 (8 avril 2019) : 1462. http://dx.doi.org/10.3390/app9071462.
Texte intégralSaleh, A., D. W. Fryrear et J. D. Bilbro. « AERODYNAMIC ROUGHNESS PREDICTION FROM SOIL SURFACE ROUGHNESS MEASUREMENT ». Soil Science 162, no 3 (mars 1997) : 205–10. http://dx.doi.org/10.1097/00010694-199703000-00006.
Texte intégralCai, Xiao Jiang, Z. Q. Liu, Q. C. Wang, Shu Han, Qing Long An et Ming Chen. « Surface Roughness Prediction in Turning of Free Machining Steel 1215 by Artificial Neural Network ». Advanced Materials Research 188 (mars 2011) : 535–41. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.188.535.
Texte intégralLi, Shilong, Xiaolei Yang et Yu Lv. « Predictive capability of the logarithmic law for roughness-modeled large-eddy simulation of turbulent channel flows with rough walls ». Physics of Fluids 34, no 8 (août 2022) : 085112. http://dx.doi.org/10.1063/5.0098611.
Texte intégralAlajmi, Mahdi S., et Abdullah M. Almeshal. « Prediction and Optimization of Surface Roughness in a Turning Process Using the ANFIS-QPSO Method ». Materials 13, no 13 (4 juillet 2020) : 2986. http://dx.doi.org/10.3390/ma13132986.
Texte intégralZeng, Shi, et Dechang Pi. « Milling Surface Roughness Prediction Based on Physics-Informed Machine Learning ». Sensors 23, no 10 (22 mai 2023) : 4969. http://dx.doi.org/10.3390/s23104969.
Texte intégralNg, J. J., Z. W. Zhong et T. I. Liu. « Prediction of Roughness Heights of Milled Surfaces for Product Quality Prediction and Tool Condition Monitoring ». Journal of Materials and Applications 8, no 2 (15 novembre 2019) : 97–104. http://dx.doi.org/10.32732/jma.2019.8.2.97.
Texte intégralZhang, Qi, Yuechao Pei, Yixin Shen, Xiaojun Wang, Jingqi Lai et Maohui Wang. « A New Perspective on Predicting Roughness of Discontinuity from Fractal Dimension D of Outcrops ». Fractal and Fractional 7, no 7 (22 juin 2023) : 496. http://dx.doi.org/10.3390/fractalfract7070496.
Texte intégralGu, Jiali, et Pingxiang Cao. « Prediction of straight tooth milling of Scots pine wood by shank cutter based on neural net computations and regression analysis ». BioResources 17, no 2 (4 février 2022) : 2003–19. http://dx.doi.org/10.15376/biores.17.2.2003-2019.
Texte intégralAlam, S., A. K. M. Nurul Amin, Anayet Ullah Patwari et Mohamed Konneh. « Prediction and Investigation of Surface Response in High Speed End Milling of Ti-6Al-4V and Optimization by Genetic Algorithm ». Advanced Materials Research 83-86 (décembre 2009) : 1009–15. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.83-86.1009.
Texte intégralLin, Yung-Chih, Kung-Da Wu, Wei-Cheng Shih, Pao-Kai Hsu et Jui-Pin Hung. « Prediction of Surface Roughness Based on Cutting Parameters and Machining Vibration in End Milling Using Regression Method and Artificial Neural Network ». Applied Sciences 10, no 11 (5 juin 2020) : 3941. http://dx.doi.org/10.3390/app10113941.
Texte intégralMirifar, Siamak, Mohammadali Kadivar et Bahman Azarhoushang. « First Steps through Intelligent Grinding Using Machine Learning via Integrated Acoustic Emission Sensors ». Journal of Manufacturing and Materials Processing 4, no 2 (25 avril 2020) : 35. http://dx.doi.org/10.3390/jmmp4020035.
Texte intégralSun, Hao, Chaochao Zhang, Yikai Li, Tingting Yin, Hanming Zhang et Jin Pu. « Study on prediction model of surface roughness of SiCp/Al composites based on Neural Network ». Journal of Physics : Conference Series 2174, no 1 (1 janvier 2022) : 012091. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2174/1/012091.
Texte intégralYang, Ching Been, Chyn Shu Deng et Hsiu Lu Chiang. « The Establishment of a Prediction Model for Surface Roughness in Ultrasonic-Assisted Turning ». Applied Mechanics and Materials 120 (octobre 2011) : 119–25. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.120.119.
Texte intégralLi, Qinghua, Chunlu Ma, Chunyu Wang, Zhengxi Lu et Shihong Zhang. « Application of Combined Prediction Model in Surface Roughness Prediction ». Journal of Nanoelectronics and Optoelectronics 17, no 11 (1 novembre 2022) : 1511–16. http://dx.doi.org/10.1166/jno.2022.3335.
Texte intégralDing, Ning, Chang Long Zhao, Xi Chun Luo, Qing Hua Li et Yao Chen Shi. « An Intelligent Prediction of Surface Roughness on Precision Grinding ». Solid State Phenomena 261 (août 2017) : 221–25. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/ssp.261.221.
Texte intégralLu, Xiaohong, Xiaochen Hu, Hua Wang, Likun Si, Yongyun Liu et Lusi Gao. « Research on the prediction model of micro-milling surface roughness of Inconel718 based on SVM ». Industrial Lubrication and Tribology 68, no 2 (14 mars 2016) : 206–11. http://dx.doi.org/10.1108/ilt-06-2015-0079.
Texte intégralZhang, Wenhe. « Surface Roughness Prediction with Machine Learning ». Journal of Physics : Conference Series 1856, no 1 (1 avril 2021) : 012040. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1856/1/012040.
Texte intégralAhmed, Siddig E., et Mohammed B. Saad. « Prediction of Natural Channel Hydraulic Roughness ». Journal of Irrigation and Drainage Engineering 118, no 4 (juillet 1992) : 632–39. http://dx.doi.org/10.1061/(asce)0733-9437(1992)118:4(632).
Texte intégralDenkena, B., A. Abrão, A. Krödel et K. Meyer. « Analytic roughness prediction by deep rolling ». Production Engineering 14, no 3 (30 avril 2020) : 345–54. http://dx.doi.org/10.1007/s11740-020-00961-0.
Texte intégralUkar, E., A. Lamikiz, S. Martínez, I. Tabernero et L. N. López de Lacalle. « Roughness prediction on laser polished surfaces ». Journal of Materials Processing Technology 212, no 6 (juin 2012) : 1305–13. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2012.01.007.
Texte intégralZhang, Qing, Song Zhang, Jia Man et Bin Zhao. « Effect Analysis and ANN Prediction of Surface Roughness in End Milling AISI H13 Steel ». Materials Science Forum 800-801 (juillet 2014) : 590–95. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/msf.800-801.590.
Texte intégralKim, Dong Woo, Young Jae Shin, Kyoung Taik Park, Eung Sug Lee, Jong Hyun Lee et Myeong Woo Cho. « Prediction of Surface Roughness in High Speed Milling Process Using the Artificial Neural Networks ». Key Engineering Materials 364-366 (décembre 2007) : 713–18. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.364-366.713.
Texte intégralNajm, Sherwan Mohammed, et Imre Paniti. « Predict the Effects of Forming Tool Characteristics on Surface Roughness of Aluminum Foil Components Formed by SPIF Using ANN and SVR ». International Journal of Precision Engineering and Manufacturing 22, no 1 (13 novembre 2020) : 13–26. http://dx.doi.org/10.1007/s12541-020-00434-5.
Texte intégralHerwan, Jonny, Seisuke Kano, Oleg Ryabov, Hiroyuki Sawada, Nagayoshi Kasashima et Takashi Misaka. « Predicting Surface Roughness of Dry Cut Grey Cast Iron Based on Cutting Parameters and Vibration Signals from Different Sensor Positions in CNC Turning ». International Journal of Automation Technology 14, no 2 (5 mars 2020) : 217–28. http://dx.doi.org/10.20965/ijat.2020.p0217.
Texte intégralChen, Yuan Ling, Bao Lei Zhang, Wei Ren Long et Hua Xu. « Research on Surface Roughness Prediction Model for High-Speed Milling Inclined Plane of Hardened Steel ». Advanced Materials Research 97-101 (mars 2010) : 2044–48. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.97-101.2044.
Texte intégralZhang, Ming, X. Q. Yang et Bo Zhao. « On-Line Prediction Model of Ultrasonic Polishing Surface Roughness ». Key Engineering Materials 455 (décembre 2010) : 539–43. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.455.539.
Texte intégralHweju, Zvikomborero, Fundiswa Kopi et Khaled Abou-El-Hossein. « Statistical evaluation of PMMA surface roughness ». Journal of Physics : Conference Series 2313, no 1 (1 juillet 2022) : 012030. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2313/1/012030.
Texte intégralLiu, Xubao, Yuhang Pan, Ying Yan, Yonghao Wang et Ping Zhou. « Adaptive BP Network Prediction Method for Ground Surface Roughness with High-Dimensional Parameters ». Mathematics 10, no 15 (5 août 2022) : 2788. http://dx.doi.org/10.3390/math10152788.
Texte intégralVencovský, Václav. « Roughness Prediction Based on a Model of Cochlear Hydrodynamics ». Archives of Acoustics 41, no 2 (1 juin 2016) : 189–201. http://dx.doi.org/10.1515/aoa-2016-0019.
Texte intégralHu, Jin Ping, Yan Li et Jing Chong Zhang. « Surface Roughness Prediction of High Speed Milling Based on Back Propagation Artificial Neural Network ». Advanced Materials Research 201-203 (février 2011) : 696–99. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.201-203.696.
Texte intégralCheng, Rong Kai, Yun Huang et Yao Huang. « Experimental Research on the Predictive Model for Surface Roughness of Titanium Alloy in Abrasive Belt Grinding ». Advanced Materials Research 716 (juillet 2013) : 443–48. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.716.443.
Texte intégralDing, Ning, Long Shan Wang et Guang Fu Li. « Study of Intelligent Prediction Control of Surface Roughness in Grinding ». Key Engineering Materials 329 (janvier 2007) : 93–98. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.329.93.
Texte intégralWang, Jing He, Shen Dong, H. X. Wang, Ming Jun Chen, Wen Jun Zong et L. J. Zhang. « Forecasting of Surface Roughness and Cutting Force in Single Point Diamond Turning for KDP Crystal ». Key Engineering Materials 339 (mai 2007) : 78–83. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.339.78.
Texte intégralWu, Tian-Yau, et Chi-Chen Lin. « Optimization of Machining Parameters in Milling Process of Inconel 718 under Surface Roughness Constraints ». Applied Sciences 11, no 5 (28 février 2021) : 2137. http://dx.doi.org/10.3390/app11052137.
Texte intégralYU, J., Y. NAMBA et M. SHIOKAWA. « FRACTAL ROUGHNESS CHARACTERIZATION OF SUPER-GROUND Mn-Zn FERRITE SINGLE CRYSTALS ». Fractals 04, no 02 (juin 1996) : 205–11. http://dx.doi.org/10.1142/s0218348x96000285.
Texte intégralGuo, Xiong Hua, Mao Fu Liu et Chang Rong Zhao. « Surface Roughness Prediction in Precision Surface Grinding of Nano-Ceramic Coating Based on Improved ANFIS ». Applied Mechanics and Materials 44-47 (décembre 2010) : 2293–98. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.44-47.2293.
Texte intégralVidakis, Nectarios, Markos Petousis, Nikolaos Vaxevanidis et John Kechagias. « Surface Roughness Investigation of Poly-Jet 3D Printing ». Mathematics 8, no 10 (13 octobre 2020) : 1758. http://dx.doi.org/10.3390/math8101758.
Texte intégralTangjitsitcharoen, Somkiat, et Angsumalin Senjuntichai. « Intelligent Monitoring and Prediction of Surface Roughness in Ball-End Milling Process ». Applied Mechanics and Materials 121-126 (octobre 2011) : 2059–63. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.121-126.2059.
Texte intégralHuiping, Zhang, Zhang Hongxia et Lai Yinan. « Surface Roughness and Residual Stresses of High Speed Turning 300 M Ultrahigh Strength Steel ». Advances in Mechanical Engineering 6 (1 janvier 2014) : 859207. http://dx.doi.org/10.1155/2014/859207.
Texte intégralWang, Yahui, Yiwei Wang, Lianyu Zheng et Jian Zhou. « Online Surface Roughness Prediction for Assembly Interfaces of Vertical Tail Integrating Tool Wear under Variable Cutting Parameters ». Sensors 22, no 5 (3 mars 2022) : 1991. http://dx.doi.org/10.3390/s22051991.
Texte intégralDing, Ning, Yi Chen Wang, Ding Tong Zhang, Yu Xiang Shi et Jian Shi. « Surface Roughness Prediction Model of Cylinder Grinding ». Applied Mechanics and Materials 157-158 (février 2012) : 123–26. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.157-158.123.
Texte intégralCebeci, Tuncer, et David A. Egan. « Prediction of transition due to isolated roughness ». AIAA Journal 27, no 7 (juillet 1989) : 870–75. http://dx.doi.org/10.2514/3.10194.
Texte intégralKong, Dongdong, Junjiang Zhu, Chaoqun Duan, Lixin Lu et Dongxing Chen. « Bayesian linear regression for surface roughness prediction ». Mechanical Systems and Signal Processing 142 (août 2020) : 106770. http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2020.106770.
Texte intégralGrzenda, Maciej, et Andres Bustillo. « The evolutionary development of roughness prediction models ». Applied Soft Computing 13, no 5 (mai 2013) : 2913–22. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2012.03.070.
Texte intégralReddy, B. Sidda, G. Padmanabha et K. Vijay Kumar Reddy. « Surface Roughness Prediction Techniques for CNC Turning ». Asian Journal of Scientific Research 1, no 3 (15 avril 2008) : 256–64. http://dx.doi.org/10.3923/ajsr.2008.256.264.
Texte intégralJesuthanam, C. P., S. Kumanan et P. Asokan. « SURFACE ROUGHNESS PREDICTION USING HYBRID NEURAL NETWORKS ». Machining Science and Technology 11, no 2 (29 mai 2007) : 271–86. http://dx.doi.org/10.1080/10910340701340141.
Texte intégralSingh, Sanjay Kumar, K. Srinivasan et D. Chakraborty. « Acoustic characterization and prediction of surface roughness ». Journal of Materials Processing Technology 152, no 2 (octobre 2004) : 127–30. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2004.03.023.
Texte intégralBrezocnik, M., M. Kovacic et M. Ficko. « Prediction of surface roughness with genetic programming ». Journal of Materials Processing Technology 157-158 (décembre 2004) : 28–36. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2004.09.004.
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