产品详细信息
在工业4.0的背景下,制造系统正在经历实质性的变革和发展。新的制造技术正在开发和应用。在材料、工具、产品配置和工艺参数等不同情况下,需要对这些技术进行优化。
本书涵盖了应用于制造的计算智能。它讨论了自然启发了生产过程的优化和制造系统的设计和开发。它将探讨包括宏观和微观水平的所有制造过程,并提供制造哲学。非传统制造业,实际产业问题和案例研究,还将包括生成过程以及一切与行业4.0相关的研究。
研究人员、学生、学者和行业专业人士会发现这个参考标题非常有用。
表的内容
第一章
采用DoE和多目标遗传算法研究EN-08钢的工艺参数
Syed Anjum Alam, Ashish Goyal, Manish Dadhich
第二章
利用Jaya算法改善新型弯曲EDM过程性能特性的多目标优化
Diwesh B. Meshram, Yogesh M. Puri和Neelesh Kumar Sahu
第三章
基于人工神经网络的搅拌摩擦焊接过程预测与优化:综述与未来发展趋势
Mukuna Patrick Mubiayi和Veeredhi Vasudeva Rao
第四章
基于改进蜜蜂交配优化的无线传感器网络制造过程节能簇头选择
Pramod D Ganjewar, Barani S., Sanjeev J. Wagh
第五章
基于非支配排序遗传算法的动力脱齿变速箱多目标优化设计
R. Saravanan, G. Chandrasekaran和V. S. Sree Balaji
第六章
基于对立学习的文明群优化改进加工工艺性能
第七章
粒子群优化方法在火电厂可用性优化中的应用
Hanumant P. Jagtap, Anand K. Bewoor, Firozkhan Pathan, Ravinder Kumar
第八章
基于人工智能技术的增量板形成过程优化
Ajay Kumar, Deepak Kumar, Parveen Kumar, Vikas Dhawan
第九章
基于电化学加工工艺参数优化的非支配遗传算法界面开发
D.辛格和R. S.舒克拉
第十章
SiC填料钻孔钻孔玻璃/环氧复合材料钻井期间表面粗糙度和推力力的建模
Ajith G. Joshi, M. Manjaiah, R. Suresh, Mahesh B. Davangere
第十一章
基于进化算法的激光辅助微孔钻孔多目标优化
Hrudaya Jyoti Biswal,V Pandu Ranga,Ankur Gupta
第十二章
表面粗糙度和显微硬度的抛光过程建模及Pareto优化
Vijay Kurkute和Sandip Chavan
第十三章
使用智能水滴算法选择组件的选择及其最佳制造公差,以最大限度地减少制造成本
M. Siva Kumar, N. Lenin和D. Rajamani
第14章
提高选择性抑制烧结HDPE零件表面粗糙度特性:RSM和磷虾群算法的集成方法
d . Rajamani*, E. Balasubramanian和M. Sivakumar
第15章
基于响应面法和改进人工蜂群算法的Al/Tic磨料水射流加工参数优化
K. Kiran, K. Ravi Kumar和K. Chandrasekar