KI-optimierte Funkenerosion für die Präzisionsfertigung

KI-optimierte Funkenerosion für die Präzisionsfertigung Zusammenfassung Die Funkenerosion (EDM) ist ein weit verbreitetes, nicht-traditionelles Bearbeitungsverfahren, das hohe Präzision und komplexe geometrische Formen in schwer zu bearbeitenden Materialien ermöglicht. Die Optimierung von EDM-Parametern bleibt jedoch aufgrund der stochastischen Natur und der Abhängigkeit von mehreren Prozessvariablen eine Herausforderung. Die Integration von Techniken der Künstlichen Intelligenz (KI) in die Funkenerosion hat sich als ein revolutionärer Ansatz zur Verbesserung von Effizienz, Präzision und Oberflächenqualität erwiesen. In dieser Studie werden verschiedene KI-basierte Methoden wie maschinelles Lernen, künstliche neuronale Netze, Fuzzy-Logik und genetische Algorithmen zur Optimierung von EDM-Prozessparametern untersucht. Ziel ist es, einen umfassenden KI-basierten Optimierungsrahmen zu entwickeln, um die Bearbeitungsleistung zu verbessern, den Werkzeugverschleiß zu reduzieren und die Materialabtragsraten zu erhöhen.

Autorentext

Rajendra Kumar Patel é professor assistente no Departamento de Engenharia Mecânica da Universidade Shri Rawatpura Sarkar, Raipur, Chhattisgarh. Ele obteve seu mestrado pela Chhattisgarh Swami Vivekanand Technical University (CSVTU), Bhilai, em 2015.