TÃtulo : |
Socio-Inspired Optimization Methods for Advanced Manufacturing Processes |
Tipo de documento: |
documento electrónico |
Autores: |
Shastri, Apoorva, ; Nargundkar, Aniket, ; Kulkarni, Anand J., |
Mención de edición: |
1 ed. |
Editorial: |
Singapore [Malasya] : Springer |
Fecha de publicación: |
2021 |
Número de páginas: |
X, 128 p. 45 ilustraciones, 22 ilustraciones en color. |
ISBN/ISSN/DL: |
978-981-1577970-- |
Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
Palabras clave: |
ArtÃculos Inteligencia artificial Inteligencia Computacional Optimización matemática Máquinas Herramientas Procesos Mejoramiento |
Clasificación: |
670 Manufactura |
Resumen: |
Este libro analiza exhaustivamente los procesos de fabricación avanzados, incluidos ejemplos ilustrativos de los procesos, el modelado matemático y la necesidad de optimizar los problemas de parámetros asociados. Además, describe en detalle la metodologÃa de inteligencia de cohortes y sus variantes junto con ilustraciones, para ayudar a los lectores a comprender mejor el marco. El rigor teórico y estadÃstico se valida comparando las soluciones con algoritmos evolutivos, recocido de simulación, metodologÃa de superficie de respuesta, algoritmo de luciérnaga y trabajo experimental. Por último, el libro revisa crÃticamente varios métodos de optimización de inspiración social. . |
Nota de contenido: |
Introduction -- A Brief Review of Socio-Inspired Metaheuristics -- Multi Cohort Intelligence Algorithm -- Optimization of Electric Discharge Machining (EDM) -- Optimization of Abrasive Water Jet Machining (AWJM) -- Optimization of Micro Milling Process -- Optimization of Micro Drilling Process -- Optimization of Cutting Forces in Micro Drilling of CFRP Composites for Aerospace Applications -- Optimization of Micro Turning Process -- Optimization of Machining Process Parameters of Titanium Alloy Under (MQL) Environment. |
Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Socio-Inspired Optimization Methods for Advanced Manufacturing Processes [documento electrónico] / Shastri, Apoorva, ; Nargundkar, Aniket, ; Kulkarni, Anand J., . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - X, 128 p. 45 ilustraciones, 22 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1577970-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: |
ArtÃculos Inteligencia artificial Inteligencia Computacional Optimización matemática Máquinas Herramientas Procesos Mejoramiento |
Clasificación: |
670 Manufactura |
Resumen: |
Este libro analiza exhaustivamente los procesos de fabricación avanzados, incluidos ejemplos ilustrativos de los procesos, el modelado matemático y la necesidad de optimizar los problemas de parámetros asociados. Además, describe en detalle la metodologÃa de inteligencia de cohortes y sus variantes junto con ilustraciones, para ayudar a los lectores a comprender mejor el marco. El rigor teórico y estadÃstico se valida comparando las soluciones con algoritmos evolutivos, recocido de simulación, metodologÃa de superficie de respuesta, algoritmo de luciérnaga y trabajo experimental. Por último, el libro revisa crÃticamente varios métodos de optimización de inspiración social. . |
Nota de contenido: |
Introduction -- A Brief Review of Socio-Inspired Metaheuristics -- Multi Cohort Intelligence Algorithm -- Optimization of Electric Discharge Machining (EDM) -- Optimization of Abrasive Water Jet Machining (AWJM) -- Optimization of Micro Milling Process -- Optimization of Micro Drilling Process -- Optimization of Cutting Forces in Micro Drilling of CFRP Composites for Aerospace Applications -- Optimization of Micro Turning Process -- Optimization of Machining Process Parameters of Titanium Alloy Under (MQL) Environment. |
Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
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