Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Modern Optimization Techniques for Advanced Machining: Heuristic and Metaheuristic Techniques de Imhade P. Okokpujie

Modern Optimization Techniques for Advanced Machining: Heuristic and Metaheuristic Techniques: Studies in Systems, Decision and Control, cartea 485

Autor Imhade P. Okokpujie, Lagouge K. Tartibu
en Limba Engleză Hardback – 22 iul 2023

Ne-a atras atenția Modern Optimization Techniques for Advanced Machining, o lucrare care necesită un nivel de experiență solid în ingineria mecanică și cunoștințe prealabile de modelare matematică. Volumul presupune familiaritatea cititorului cu procesele de fabricație asistate de calculator și fundamentele prelucrării CNC, fiind adresat cercetătorilor și studenților postuniversitari care caută soluții matematice pentru provocările sustenabilității în producție. Observăm o abordare tehnică riguroasă ce vizează aliajele de aluminiu, materiale critice în industria aerospațială și auto datorită raportului excelent rezistență-greutate, dar care prezintă dificultăți specifice în etapa de nano-prelucrare.

Structura cărții este organizată progresiv, pornind de la o revizuire a fluidelor de tăiere și a nano-lubrifianților, pentru a trece rapid către nucleul computațional: optimizarea multi-obiectiv. Suntem de părere că valoarea adăugată rezidă în diversitatea algoritmilor prezentați, de la GAMS la tehnici bio-inspirate precum Grey Wolf sau Ant Lion Optimizer. Cititorul care a aplicat ideile din Advanced Modeling and Optimization of Manufacturing Processes va găsi aici o aprofundare specifică a mediului de nano-lubrifiere și a modelelor de predicție bazate pe rețele neuronale artificiale (ANN) și Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS).

Spre deosebire de Process Modeling and Optimization in Modern Manufacturing, care oferă o perspectivă mai largă asupra imprimării 3D și fabricației hibride, acest titlu se concentrează strict pe optimizarea parametrilor de așchiere (rugozitate, forță, rată de eliminare material). Progresia capitolelor permite o tranziție logică de la modelele teoretice la aplicații hibride complexe, transformând variabilele de proces în date predictibile prin metode QRCCD, oferind astfel un instrumentar complet pentru ingineria de precizie.

Citește tot Restrânge

Din seria Studies in Systems, Decision and Control

Preț: 106904 lei

Preț vechi: 130371 lei
-18%

Puncte Express: 1604

Carte disponibilă

Livrare economică 30 aprilie-14 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783031354540
ISBN-10: 3031354540
Pagini: 359
Ilustrații: XIV, 359 p. 198 illus., 153 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Greutate: 0.54 kg
Ediția:1st ed. 2023
Editura: Springer Nature Switzerland
Colecția Springer
Seria Studies in Systems, Decision and Control

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Această carte este esențială pentru inginerii care doresc să implementeze algoritmi metaheuristici în optimizarea proceselor de așchiere. Cititorul câștigă competențe în utilizarea GAMS și a rețelelor neuronale pentru a prezice cu acuratețe comportamentul aliajelor de aluminiu sub nano-lubrifiere. Este un ghid practic pentru trecerea de la prelucrarea convențională la cea sustenabilă, optimizând consumul de energie și calitatea suprafețelor prin modelare matematică avansată.

Despre autor

Imhade P. Okokpujie și Lagouge K. Tartibu sunt cercetători recunoscuți în domeniul ingineriei mecanice și al sistemelor de control. Expertiza lor se concentrează pe intersecția dintre știința materialelor și inteligența computațională, cu un accent deosebit pe optimizarea proceselor de fabricație avansată. Prin contribuțiile lor în cadrul Springer Nature Switzerland, autorii aduc în prim-plan soluții inovatoare pentru prelucrarea materialelor ușoare, esențiale pentru industria modernă, integrând algoritmi de optimizare de ultimă generație în fluxurile de lucru industriale.

Descriere scurtă

Advanced manufacturing via computer numerical machining is the art of producing mechanical components employed in aerospace, automobile, and industrial applications where a high level of accuracy is needed. This book focuses on the nano-machining of aluminum alloy and its optimization. The application of aluminum alloy in the manufacturing industry has increased tremendously due to its lightweight to high strength ratio and high-level resistance to corrosion. However, aluminum alloy has some challenges during the machining and manufacturing stage in order to solve real-life manufacturing challenges in advanced machining operation for sustainable production processes. Therefore, it is a need for the implementation of a general algebraic modeling system (GAMS) and other metaheuristic techniques for problem solving and to effectively develop mathematical models for high accuracy prediction and optimization under nano-lubrication machining conditions. This book discusses majorly on themajor three responses in machining such as surface roughness, cutting force, and material removal rate, which will give an excellent guide to undergraduate and postgraduate students, senior research fellows in academia, operational, and strategic staff in manufacturing industries.

Cuprins

Overview of Advanced Machining Process.- Cutting Fluid and its Application with Different Delivering Machining Techniques.- Development and Application of Nano-Lubricant in Machining: A Review.- Global Machining Prediction and Optimization.- Multi-objective Grey Wolf Optimizer for improved machining performance.- Multi-objective Ant Lion Optimizer for improved machining performance.- Multi-objective Grasshopper Optimizer for improved machining performance.- A multi-objective optimization approach for improving machining performance using the General Algebraic Modelling System (GAMS).- ANN and QRCCD Prediction of Surface Roughness under Biodegradable Nano-lubricant.- Cutting Force Optimization under ANN and QRCCD.- Material Removal Rate Optimization under ANN and QRCCD.- Application of Hybrid ANN and PSO for Prediction of Surface Roughness Under Biodegradable Nano-Lubricant.- Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Prediction of Surface Roughness Under Biodegradable Nano-Lubricant.

Notă biografică

Engr. Dr. Okokpujie Imhade Princess MNSE, NIMechE is Senior Lecturer/Researcher in Afe Babalola University, Ado-Ekiti. She obtained her Doctor of Philosophy (Ph.D.), from Covenant University in 2020. Her Ph.D. research focus is on Nano-lubricant in End-milling Machining Process for Advance Manufacturing. She has authored over one-hundred and fifty (150) scholarly scientific papers. Okokpujie is formally Chief Editor of Covenant Journal of Engineering Technology (CJET) and has served as Reviewer to many international journals and conferences. She is one of the top-rated researchers in her institution and has won numerous awards for her scholarly sagacity, which include Covenant University Chancellor’s Exceptional Researcher of the year (won twice, 2018 and 2019 successively). Her research areas are design and production, advanced manufacturing such as machining, tool wear, vibration, nano-lubricant, energy systems, modeling, optimization, mechatronics, and a multi-disciplinary research. Recently, she was awarded the Global Excellence Stature Fellowship Grant Industry 4.0 2021 for advanced research in University of Johannesburg. Dr. Okokpujie is Registered Engineer with the Council for the Regulation of Engineering in Nigeria (COREN) and Corporate Member of the Nigeria Society of Engineers (MNSE). She is very passionate about the Girl Child's Education, committed to women development initiative, and offers quality mentorship to Young Researchers and Engineers’.
Lagouge is Full Professor in the Department of Mechanical Engineering at the University of Johannesburg. He received a Doctorate degree in mechanical engineering focusing on engineering optimization and thermo-acoustic technology and a master’s degree in mechanical engineering focusing on mechanical vibration from Cape Peninsula University of Technology. He holds a bachelor’s degree in electromechanical engineering from the University of Lubumbashi. Lagouge’s primary research areas are engineering optimization, applied thermal engineering, electricity generation, and refrigeration using thermo-acoustic technology, artificial intelligence, and mechanical vibration.

Caracteristici

Discusses modern optimization techniques for advanced machining processes Focuses on developing mathematical models for high accuracy prediction and optimization using nano-lubricants Includes heuristic and metaheuristic techniques for advanced machining optimization