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금속 매트릭스 복합재(MMC) 소재는 개선된 특성을 가지며 다양한 공학 응용을 위한 대체 재료로 고려됩니다. 보강재 추가로 인해 소재는 더 단단해져서 기존의 가공 기술로는 가공 성능이 저하됩니다. 와이어 전기 방전 가공(WEDM)은 전도성이 있는 더 단단한 재료에서 복잡한 형상을 만들기 위한 효과적인 방법입니다. 본 연구에서는 스틱 주조 공정으로 준비된 하이브리드 MMC(AA2024+Al2O3+BN)의 WEDM 가공성 분석 및 WEDM 공정을 위한 인공지능 의사결정 도구 개발을 수행했습니다. 펄스 온, 펄스 오프 및 적용 전류와 같은 변수의 우선성과 물질 제거율, 표면 조도, 치수 편차 및 방향 공차 오류와 같은 기대 성능 매개변수 간의 관계를 조사했습니다. 회색 이론을 적용하여 회색 상관 계수 값을 얻고 이를 바탕으로 원하는 성능 지표를 예측하기 위한 회색-ANFIS 모델을 개발했습니다. 실험 결과와 예측 값을 비교하여 분석을 수행했습니다. 또한 개발된 회색-ANFIS 모델의 성능을 분석하여 그 유능성을 드러내며 이 모델이 효과적으로 원하는 성능 지표를 예측할 수 있음을 입증했습니다.
Naidu 외 (금요일), 이 질문을 연구했습니다.