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ANN Modelling to Optimize Manufacturing Process

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Autor
Ciro De Filippis, Luigi Alberto
Serio, Livia Maria
Facchini, Francesco
Mummolo, Giovanni
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Resumen en idioma extranjero
Neural network (NN) model is an efficient and accurate tool for simulating manufacturing processes. Various authors adopted artificial neural networks (ANNs) to optimize multiresponse parameters in manufacturing processes. In most cases the adoption of ANN allows to predict the mechanical proprieties of processed products on the basis of given technological parameters. Therefore the implementation of ANN is hugely beneficial in industrial applications in order to save cost and material resources. In this chapter, following an introduction on the application of the ANN to the manufacturing process, it will be described an important study that has been published on international journals and that has investigated the use of the ANNs for the monitoring, controlling and optimization of the process. Experimental observations were collected in order to train the network and establish numerical relationships between process-related factors and mechanical features of the welded joints. Finally, an evaluation of time-costs parameters of the process, using the control of the ANN model, is conducted in order to identify the costs and the benefits of the prediction model adopted.
Creative Commons
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode
URI
http://hdl.handle.net/20.500.12010/16803
Enlace al recurso
https://www.intechopen.com/books/advanced-applications-for-artificial-neural-networks/ann-modelling-to-optimize-manufacturing-process
Colecciones
  • Facultad de Ciencias Naturales e Ingeniería [741]
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Institución de educación superior privada, de utilidad común, sin ánimo de lucro y su carácter académico es el de Universidad.

Reconocimiento personería jurídica: Resolución 2613 del 14 de agosto de 1959 Minjusticia.

Institución de Educación Superior sujeta a inspección y vigilancia por el Ministerio de Educación Nacional.

 

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