Today, in most of metal machining p

Today, in most of metal machining process, Computer Numerical Control (CNC) machine tools have
been very popular due to their efficiencies and repeatability to achieve high accuracy positioning. One of the factors
that govern the productivity is the tool path travel during cutting a work piece. It has been proved that determination
of optimal cutting parameters can enhance the machining results to reach high efficiency and minimum the
machining cost. In various publication and articles, scientist and researchers adapted several Artificial Intelligence
(AI) methods or hybrid method for tool path optimization such as Genetic Algorithms (GA), Artificial Neural
Network (ANN), Artificial Immune Systems (AIS), Ant Colony Optimization (ACO) and Particle Swarm
Optimization (PSO). This study presents a review of researches in tool path optimization with different types of AI
methods that show the capability of using different types of optimization methods in CNC machining process.

Αποτελέσματα (Ελληνικά) 1:

Σήμερα, στο μεγαλύτερο μέρος του μετάλλου διαδικασία κατεργασίας, εργαλειομηχανές υπολογιστή αριθμητικό έλεγχο (CNC) έχουνήταν πολύ δημοφιλής λόγω τους αποδοτικότητες και επαναληψιμότητα να επιτύχει υψηλή ακρίβεια εντοπισμού θέσης. Ένας από τους παράγοντεςπου διέπουν την παραγωγικότητα είναι το μονοπάτι εργαλείο ταξιδεύουν κατά την κοπή ενός κομματιού εργασίας. Έχει αποδειχθεί ότι προσδιορισμόςβέλτιστη κοπής παράμετροι μπορεί να ενισχύσει τις μηχανικές κατεργασίες αποτελέσματα για την επίτευξη υψηλής απόδοσης και ελάχιστο τοκόστος κατεργασίας. Σε διάφορα δημοσίευση και άρθρα, επιστήμονας και ερευνητές να προσαρμοστεί αρκετά τεχνητής νοημοσύνηςΜέθοδοι (AI) ή υβριδική μέθοδος για εργαλείο βελτιστοποίησης διαδρομή όπως γενετικών αλγορίθμων (GA), τεχνητά νευρωνικάΔίκτυο (ANN), τεχνητή ανοσοποιητικό σύστημα (AIS), (ACO) αλγόριθμο βελτιστοποίησης αποικίας μυρμηγκιών και σμήνος σωματιδίωνΒελτιστοποίηση (ΠΠΒ). Αυτή η μελέτη παρουσιάζει μια ανασκόπηση των ερευνών σε εργαλείο βελτιστοποίησης διαδρομή με διαφορετικούς τύπους AIμεθόδους που δείχνουν την ικανότητα να χρησιμοποιούν διαφορετικούς τύπους μεθόδων βελτιστοποίησης σε CNC διαδικασία κατεργασίας.

Αποτελέσματα (Ελληνικά) 2:

Σήμερα, στα περισσότερα από διαδικασία κατεργασίας μετάλλων, Computer Numerical Control (CNC) εργαλειομηχανές έχουν
γίνει πολύ δημοφιλής λόγω της αύξησης της αποτελεσματικότητας και την επαναληψιμότητα για να επιτευχθεί υψηλή ακρίβεια τη θέση τους. Ένας από τους παράγοντες
που διέπουν την παραγωγικότητα είναι το εργαλείο διαδρομής μετακίνησης κατά την κοπή ενός τεμαχίου εργασίας. Έχει αποδειχθεί ότι ο προσδιορισμός
των βέλτιστων παραμέτρων κοπής μπορεί να ενισχύσει τα αποτελέσματα κατεργασίας για την επίτευξη υψηλής απόδοσης και ελάχιστο το
κόστος κατεργασίας. Σε διάφορες δημοσίευση και άρθρα, επιστήμονας και ερευνητές προσαρμόσθηκε πολλές Τεχνητής Νοημοσύνης
μεθόδους (AI) ή υβριδική μέθοδος για την βελτιστοποίηση της πορείας εργαλείο όπως γενετικοί αλγόριθμοι (GA), Τεχνητά Νευρωνικά
Δικτύων (ΤΝΔ), Τεχνητή ανοσοποιητικό σύστημα (AIS), Ant Colony Optimization ( ACO) και με Σμήνος Σωματιδίων
Optimization (ΥΔΥ). Αυτή η μελέτη παρουσιάζει μια επισκόπηση των ερευνών στο εργαλείο βελτιστοποίησης διαδρομής με διαφορετικούς τύπους της γρίπης των πτηνών
μεθόδους που δείχνουν τη δυνατότητα της χρήσης διαφορετικών τύπων των μεθόδων βελτιστοποίησης σε CNC μηχανουργική διαδικασία.

Αποτελέσματα (Ελληνικά) 3:

Σήμερα, στα περισσότερα μεταλλικά διαδικασίας κατεργασίας, Υπολογιστής ψηφιακού ελέγχου (CNC) εργαλειομηχανές έχουν
υπήρξε πολύ δημοφιλής λόγω της αποτελεσματικότητας και την επαναληψιμότητα προκειμένου να επιτευχθεί υψηλή ακρίβεια τοποθέτησης. Ένας από τους παράγοντες
που διέπουν την παραγωγικότητα είναι η διαδρομή εργαλείου πορείας κατά τη διάρκεια του τεμαχισμού, η επιφάνεια τεμαχίου. Έχει αποδειχθεί ότι η αποφασιστικότητα
Για βέλτιστο τεμαχισμό παράμετροι μπορούν να βελτιώσουν τη μηχανουργική αποτελέσματα να επιτύχουν υψηλή απόδοση και ελάχιστη το
κόστος επεξεργασίας. Σε διάφορες δημοσίευση άρθρων, επιστήμονα και ερευνητές προσαρμόζονται αρκετά Τεχνητή Νοημοσύνη
(ΑΙ) μεθόδους ή υβριδική μέθοδος για τη διαδρομή εργαλείου βελτιστοποίησης όπως γενετικούς αλγορίθμους (GA), τεχνητών Νευρωνικών
Δικτύου (ANN), τεχνητών ανοσοποιητικό σύστημα (AIS),Ant Colony Optimization (ΆΚΟ) και σωματιδίων σμήνος
Βελτιστοποίησης (PSO). Η μελέτη αυτή παρουσιάζει μια ανασκόπηση των ερευνητών στη διαδρομή εργαλείου βελτιστοποίησης με διαφορετικούς τύπους AI
μεθόδους που δείχνουν τη δυνατότητα χρήσης διαφορετικών τύπων της βελτιστοποίησης μέθοδοι επεξεργασίας CNC.