Modelowanie za pomocą sieci neuronowej odśrodkowego kulkowania stopu tytanu

W pracy przedstawiono wyniki badań nad zastosowaniem sieci neuronowej do modelowania procesu odśrodkowego kulkowania stopu tytanu Ti6Al4V. Sieć neuronową trenowano bazując na danych doświadczalnych. Jako wielkości wejściowe przyjęto prędkość obwodową głowicy nagniatającej, dosuw narzędzia, posuw wzdłużny i prędkość obwodową przedmiotu obrabianego. Wielkościami wyjściowymi były chropowatość powierzchni (parametr Ra) oraz stopień umocnienia warstwy wierzchniej.

---

The paper presents investigations results of application of neural network for modelling of centrifugal burnishing process of Ti6AI4V alloy. Neural network was trained on experimental data. Tangential velocity of burnishing head , cross feed of tool, longitudinal feed and tangential velocity of workpiece were employed as input values. Surface roughness (Rg parameter) and degree of strain of surface layer were employed as output values.