بهینهسازی و مدلسازی برشکاری پلاسما فولاد ضد زنگ ۳۰۹AISI به کمک مدل ترکیبی شبکه عصبی- الگوریتم ژنتیک | ||
| مهندسی مکانیک مدرس | ||
| Article 13, Volume 19, Issue 10, 1398, Pages 2455-2462 PDF (1.27 M) | ||
| Document Type: پژوهشی اصیل | ||
| Authors | ||
| سیدمصطفی میرعبداللهی1; محمدمهدی ابوترابی* 2 | ||
| 1گروه مهندسی مکانیک، دانشکده فنی و مهندسی، واحد نجفآباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجفآباد، ایران | ||
| 2دانشکده مهندسی مکانیک، پردیس فنی و مهندسی، دانشگاه یزد، یزد، ایران | ||
| Abstract | ||
| در برش پلاسما، یک گاز نجیب با سرعت بالا از نازل دمیده میشود و به کمک یک جرقه فرکانسی ولتاژ بالا، گاز در سر مشعل یونیزه شده و قوس الکتریکی ایجاد میشود. سپس گاز به حالت پلاسما تبدیل میشود که فرآیندی ایدهآل برای برشکاری فلزات سخت است. در این تحقیق، بهینهسازی و مطالعه اثر پارامترهای مؤثر در فرآیند برشکاری پلاسما فولاد ضدزنگ ۳۰۹AISI مورد بررسی قرار گرفت. با انجام آزمایشهای تجربی، تأثیر پارامترهای ورودی شامل شدت جریان، فشار گاز و سرعت حرکت مشعل روی ۳ پارامتر خروجی شامل اندازه عرض برش، منطقه متأثر از حرارت و زبری سطح بررسی شد. تحلیل نتایج نشان داد که شدت جریان، سرعت پیشروی و فشار گاز به ترتیب بیشترین اثر را روی پارامترهای خروجی دارند. از شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و الگوریتم ژنتیک برای پیشبینی و بهینهسازی پارامترهای خروجی استفاده شد. نتایج بهدستآمده نشان میدهد مدل شبکه عصبی دقت مناسبی برای پیشبینی پارامترهای خروجی دارد. بهینهسازی پارامترها برای دستیابی به بهترین شرایط برشکاری با استفاده از روش الگوریتم ژنتیک انجام گرفت. مدل شبکه عصبی بهعنوان تابع هدف و زبری سطح، اندازه شکاف و منطقه متأثر از حرارت بهعنوان ورودی الگوریتم ژنتیک معرفی شدند. نتایج بهدستآمده نشان میدهند که ترکیب شبکه عصبی- الگوریتم ژنتیک یک روش کارآمد برای بهینهسازی فرآیند برشکاری پلاسما است. این روش میتواند برای دیگر فرآیندهای برشی پیشرفته نیز اصلاح و به کار گرفته شود. | ||
| Keywords | ||
| برشکاری پلاسما; شبکه عصبی; عرض برش; منطقه متأثر از حرارت; زبری سطح | ||
| References | ||
|
| ||
|
Statistics Article View: 493 PDF Download: 664 |
||
| Number of Journals | 45 |
| Number of Issues | 2,174 |
| Number of Articles | 24,684 |
| Article View | 25,078,607 |
| PDF Download | 17,777,795 |