Applying Bayesian Optimization for Machine Learning Models in Predicting the Surface Roughness in Single-Point Diamond Turning Polycarbonate
This paper deals with the prediction of surface roughness in manufacturing polycarbonate (PC) by applying Bayesian optimization for machine learning models. The input variables of ultraprecision turning—namely, feed rate, depth of cut, spindle speed, and vibration of the X-, Y-, and Z-axis—are the m...
Lưu vào:
Tác giả chính: | Van-Hai Nguyen, Tien-Thinh Le, Hoanh-Son Truong, Minh Vuong Le, Van-Luc Ngo, Anh Tuan Nguyen, Huu Quang Nguyen |
---|---|
Định dạng: | Bài trích |
Ngôn ngữ: | eng |
Nhà xuất bản: |
Mathematical Problems in Engineering
2021
|
Truy cập trực tuyến: | https://www.hindawi.com/journals/mpe/2021/6815802/ https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/2837 https://doi.org/10.1155/2021/6815802 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên đánh dấu biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
Multiobjective Optimization of Surface Roughness and Tool Wear in High-Speed Milling of AA6061 by Machine Learning and NSGA-II
theo: Anh-Tu Nguyen, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022) -
The Effects of Technological Parameters on the Accuracy and Surface Roughness of Turbine Blades When Machining on CNC Milling Machines
theo: Le, Hong Ky, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022) -
Stabilization of Single Turn Polyproline II Helices via Macrocyclic Hydrocarbon Staples
theo: Huy X. Luong, và những người khác
Nhà xuất bản: (2020) -
On the experimental characterization of the fluid volume influence on the friction between rough surfaces
theo: Lukas, Stahl, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023) -
Glazing of 3D-Printed Silica to Reduce Surface Roughness and Permeability
theo: Åkerfeldt, Erika, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)