Wpływ rodzaju powłoki PVD na składowe siły skrawania oraz stopień zużycia narzędzia

Piśmiennictwo

1. Sue Troy: 2020 State of AI Report, ITProToday.com.
2. Shi He et al.: Study on the intelligent model database modeling the laser welding for aerospace aluminum alloy. „Journal of Manufacturing Processes”, 2021, 63, 121-129. https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2020.04.043.
3. Johannes Günther et al.: Intelligent laser welding through representation, prediction, and control learning: An architecture with deep neural networks and reinforcement learning. „Mechatronics”, 2016, 34, 1-11. http://dx.doi.org/10.1016/j.mechatronics.2015.09.004.
4. Ch. Knaak et al.: Machine learning as a comparative tool to determine the relevance of signal features in laser welding. Procedia CIRP, 2018, 74, 623-627. 10^th CIRP Conference on Photonic Technologies [LANE 2018].
5. Emmanuel Afrane Gyasi et al.: Survey on artificial intelligence (AI) applied in welding: A future scenario of the influence of AI on technological, economic, educational and social changes. „Procedia Manufacturing”, 2019, 38, 702-714.
6. Qiyue Wang [...]

Ten materiał dostępny jest dla zalogowanych użytkowników.

Załóż konto i dołącz do grona użytkowników naszego portalu!

Zaloguj się Zarejestruj się

Mogą zainteresować Cię również

Sposoby chłodzenia strefy skrawania w efektywnym wytwarzaniu części maszyn

Obróbka materiałów stosowanych w przemyśle lotniczym

Narzędzia skrawające do maszyn CNC na merXu – szeroki wybór produktów w jednym miejscu

zobacz więcej