Name: Modellazione e ottimizzazione della rugosità superficiale durante la tornitura (en Italiano)
SKU: 58443088
Price: 60460.00 CLP
Availability: InStock
Author: Manroo, Suhail Ahmed ; Ganiny, Suhail
ISBN: 9786205580035

portada Modellazione e ottimizzazione della rugosità superficiale durante la tornitura (en Italiano)

Modellazione e ottimizzazione della rugosità superficiale durante la tornitura (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Autor

Suhail Ahmed Manroo

Suhail Ganiny

Editorial

Edizioni Sapienza

Idioma

Italiano

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x0.4 cm

Peso

0.10 kg.

ISBN13

9786205580035

Categorías

Ingeniería: general

Modellazione e ottimizzazione della rugosità superficiale durante la tornitura (en Italiano)

Suhail Ahmed Manroo (Autor) · Suhail Ganiny (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Modellazione e ottimizzazione della rugosità superficiale durante la tornitura (en Italiano)"

In questo libro, gli autori presentano un approccio basato sulla regressione multilineare per la modellazione della rugosità superficiale durante la tornitura di una lega di ottone commerciale. Due modelli di regressione sono stati sviluppati utilizzando i dati sperimentali raccolti secondo una metodologia di progettazione degli esperimenti basata su fattori completi. Mentre la prassi convenzionale è quella di sviluppare modelli di regressione utilizzando l'intero set di dati sperimentali, noi ci discostiamo da questa prassi e utilizziamo solo un sottoinsieme dei dati disponibili, mentre i dati rimanenti vengono utilizzati per la validazione del modello. La suddivisione dei dati sperimentali in dati di addestramento e dati di prova è stata effettuata in modo casuale, senza ricorrere ad alcuna regola matematica. I risultati ottenuti rivelano che il modello di regressione del secondo ordine è statisticamente migliore nella previsione della rugosità superficiale per entrambi i set di dati. La rugosità superficiale minima globale viene determinata utilizzando i modelli di regressione sviluppati insieme all'ottimizzazione a obiettivo singolo basata sull'algoritmo genetico. I risultati dell'ottimizzazione rivelano che il minimo globale ottenuto con il modello di regressione del secondo ordine è in stretto accordo (accuratezza - 94%) con i risultati sperimentali.