يوضح هذا العرض استخدام الانحدار الخطي المتعدد والشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بخشونة الأسطح في عمليات الخراطة

1. ‫المتعدد‬ ‫الخطي‬ ‫االنحدار‬ ‫استخدام‬
‫للت‬ ‫االصطناعية‬ ‫العصبية‬ ‫والشبكات‬‫نبؤ‬
‫الخراطة‬ ‫عمليات‬ ‫في‬ ‫األسطح‬ ‫بخشونة‬
‫المعدنية‬ ‫والصناعات‬ ‫المعادن‬ ‫لسباكة‬ ‫األول‬ ‫الليبي‬ ‫المؤتمر‬( .‫طرابلس‬-‫ليبيا‬)
12،13/09/2017

5. Multi Regression
Artificial Neural Network
Genetic Algorithm
Other …
Tabu Search

6. Y = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏X1 + 𝜷 𝟐X2 + …….. +
𝜷 𝒌Xk

15. PROGRAM
0004 ;
G21 ;
G0 S450 ;
G0 G97 G99 X200 Z30 T0101 SV M3 ;
G0 X200 Z30 T0101 M8 ;
G0 X37 Z2 ;
G1 Xd Z1.5 FF;
Z-50 ;
X40 ;
G0 X200 Z30 T0101 M9 ;
M30 ;
%

19. Y = 9.678248 + (-0.01222* X1) + (19.72055* X2) + (-0.33919* X3)
Y = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏X1 + 𝜷 𝟐X2 + 𝜷 𝟑X3

20. ‫م‬EpochsInitial weightLearning ratexperimentalE
110000.30.312%
210000.30.512%
310000.30.712%
410000.50.311%
510000.50.512%
610000.50.712%
710000.70.312%
810000.70.511%
910000.70.711%
1030000.30.38%
1130000.30.57%
1230000.30.77%
1330000.50.36%
1430000.50.55%
1530000.50.76%
1630000.70.35%
1730000.70.57%
1830000.70.77%
19100000.30.33%
20100000.30.52%
21100000.30.73%
22100000.50.32%
23100000.50.54%
24100000.50.73%
25100000.70.33%
26100000.70.51%
27100000.70.72%
EpochInitial WeightLearning Rate
10000.30.3
30000.50.5
100000.70.7