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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 486806 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 486806

Título del libro: 8th Mexican International Conference On Artificial Intelligence - Proceedings Of The Special Session, Micai 2009
Título del capítulo: Optimization using neural network modeling and swarm intelligence in the machining of titanium (ti 6al 4v) alloy

Autores UNAM:
FLOR LIZETH TORRES ORTIZ;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2009

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Palabras clave:

Low thermal conductivity; Machining parameters; Machining Process; Multi objective; Neural network modeling; New model; Optimization algorithms; Process output; Process parameters; Swarm Intelligence; Ti-6al-4v; Trial and error; Aerospace industry; Cellular automata; Cerium alloys; Chemical reactions; Machining; Machining centers; Multiobjective optimization; Particle swarm optimization (PSO); Surface properties; Surface roughness; Titanium; Neural networks

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Resumen:

The process of titanium's machining in the aerospace industry today is by trial and error, it produce non efficient results, because this material is classified by the high chemical reaction with other materials and its low thermal conductivity such as a difficult to machine, so the process of finding the correct parameters for machining are hard to determine, and today researchers are looking to develop new models to predict and optimize these parameters. A recently developed optimization algorithm called particle swarm optimization is used to find optimum process parameters. Accordingly, the results indicate that a system where neural network is used to model and predict process outputs and particle swarm optimization is used to obtain optimum process parameters can be successfully applied to multi-objective optimization of titanium's machining process © 2009 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9780769539331
Editorial:
IEEE COMPUTER SOC

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/MICAI.2009.22