Evaluacija okretanja čelika pomoću višekriterijumske optimizacije na bazi verovatnoće sa odgovarajućim brojem atributa

DOI: https://doi.org/10.5937/vojtehg71-42843
Ključne reči: višekriterijumski, klaster analiza, nezavisni atributi, koeficijent linearne korelacije, okretanje metala

Sažetak


Uvod/cilj: Okretanje je tipičan proces mašinske obrade. Međutim, još nije pronađeno adekvatno rešenje za istovremenu optimizaciju svođenja hrapavosti, sila rezanja i vibracija na najmanju moguću meru uz najveću brzinu uklanjanja materijala pri procesu okretanja. U ovom radu formuliše se pravilo za odvajanje nezavisnog atributa od višestrukih atributa korišćenjem koeficijenta linearne korelacije, najpre na osnovu klaster analize. Štaviše, na primeru evaluacije istovremene optimizacije okretanja čelika pomoću višekriterijumske optimizacije na bazi verovatnoće (RMOO) prikazan je postupak odvajanja nezavisnog atributa od višestrukih atributa njenim korišćenjem.

Metodi: U precesima okretanja RMOO bi mogla biti dobro rešenje. Neophodno je da postoji nezavisni atribut u evaluaciji RMOO, slično nezavisnom događaju u teoriji verovatnoće. Odvajanje nezavisnog atributa od višestrukih atributa pomoću koeficijenta linearne korelacije vrši se u skladu sa klaster analizom. Pretpostavlja se da ako je koeficijent linearne korelacije dva atributa u klaster analizi veći od 0,8, odnosno ako je korelacija veoma visoka, tada oni mogu biti stavljeni u jednu kategoriju, a samo jedan od njih može, kao nezavisni atribut, da se pridruži evaluaciji RMOO.

Rezultati: Formulacija odslikava suštinu RMOO i njenu primenu u mašinskoj obradi materijala na racionalan način, što otvara nove mogućnosti za rešavanje bitnog problema. Primer optimizacije parametara okretanja čelika pomoću RMOO ukazuje na racionalnost odgovarajućeg rešenja.

Zaključak: Ova inovativna studija ima praktičan značaj, jer ističe pogodnost korišćenja metoda RMOO, predstavljajući racionalno pravilo za odvajanje nezavisnih atributa od višestrukih atributa RMOO.

 

 

Reference

Backhaus, K., Erichson, B., Gensler, S., Weiber, R. & Weiber, T. 2021. Multivariate Analysis: An Application-Oriented Introduction. Wiesbaden: Springer Fachmedien. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-658-32589-3.

Hegde, A., Hindi, J., Gurumurthy, B.M., Sharma, S. & Ki, A. 2022. Machinability study and optimization of tool life and surface roughness of ferrite: Bainite dual phase steel. Journal of Applied Engineering Science, 20(2), pp.358-364. Available at: https://doi.org/10.5937/jaes0-32927.

Irzaev, G., Kanaev, M. & Isalova, M. 2021. Selection of the preferred design for manufacturability by constructing the Pareto tuple. Journal of Applied Engineering Science, 19(2), pp.275-281. Available at: https://doi.org/10.5937/jaes0-26922.

Nguyen, H.S., & Vo Thi, N.U. 2022. Multi-Objective Optimization in Turning Process Using RIM Method. Applied Engineering Letters: Journal of Engineering and Applied Sciences, 7(4), pp.143-153. Available at: https://doi.org/10.18485/aeletters.2022.7.4.2.

Salomon, S. 2019. Active Robust Optimization: Optimizing for Robustness of Changeable Products. Cham: Springer. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-030-15050-1.

Scitovski, R., Sabo, K., Martínez-Álvarez, F. & Ungar, Š. 2021. Cluster Analysis and Applications. Cham: Springer. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-030-74552-3.

Thien Van, N., Tien Hoang, D., Trung Duc, D. & Nguyen, N.-T. 2021. Multi-objective optimization of turning process using a combination of Taguchi and VIKOR methods. Journal of Applied Engineering Science, 19(4), pp.868-873. Available at: https://doi.org/10.5937/jaes0-29654.

Yıldız, A., Uğur, L. & Parlak, I.E. 2023. Optimization of the Cutting Parameters Affecting the Turning of AISI 52100 Bearing Steel Using the Box-Behnken Experimental Design Method. Applied Sciences, 13(1), art.number:3. Available at: https://doi.org/10.3390/app13010003.

Zheng, M., Yu, J., Teng, H., Cui, Y. & Wang, Y. 2024. Probability-Based Multi-objective Optimization for Material Selection, 2nd Edition. Singapore: Springer. Available at: https://doi.org/10.1007/978-981-99-3939-8.

Objavljeno
2023/12/04
Broj časopisa
Vol. 71 Br. 4 (2023): oktobar-decembar
Rubrika
Originalni naučni radovi

Sva prava zadržana (c) 2023 Maosheng Zheng, Jie Yu

Creative Commons License

Ovaj rad je pod Creative Commons Autorstvo 4.0 međunarodnom licencom.

Vojnotehnički glasnik omogućava otvoreni pristup i, u skladu sa preporukom CEON-a, primenjuje Creative Commons odredbe o autorskim pravima:

Autori koji objavljuju u Vojnotehničkom glasniku pristaju na sledeće uslove:

  1. Autori zadržavaju autorska prava i pružaju časopisu pravo prvog objavljivanja rada i licenciraju ga Creative Commons licencom koja omogućava drugima da dele rad uz uslov navođenja autorstva i izvornog objavljivanja u ovom časopisu.
  2. Autori mogu izraditi zasebne, ugovorne aranžmane za neekskluzivnu distribuciju rada objavljenog u časopisu (npr. postavljanje u institucionalni repozitorijum ili objavljivanje u knjizi), uz navođenje da je rad izvorno objavljen u ovom časopisu.
  3. Autorima je dozvoljeno i podstiču se da postave objavljeni rad onlajn (npr. u institucionalnom repozitorijumu ili na svojim internet stranicama) pre i tokom postupka prijave priloga, s obzirom da takav postupak može voditi produktivnoj razmeni ideja i ranijoj i većoj citiranosti objavljenog rada (up. Efekat otvorenog pristupa).