Abstract: This paper presents the p

Abstract: This paper presents the prediction of milling toolpath
strategy using Artificial Neural Network (ANN), by taking the
predefined technological objectives into account. In the presented
case, the best possible surface quality of a machined surface was
taken as the primary technological aim. This paper shows how feature
extraction from a 3D CAD model, and classification using a
self-organizing neural network, are done. The experimental results
presented in this paper suggest that the prediction of milling strategy
using the self-organizing neural network (SOM) is effective.
Keywords: SOM neural networks, CAD/CAM system, feature
extraction, milling strategy, CAD segmentation, STL model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อ: เอกสารนี้แสดงคำทำนายของสีเส้นกลยุทธ์ที่ใช้ประดิษฐ์ประสาทเครือข่าย (แอน), โดยการวัตถุประสงค์เทคโนโลยีล่วงหน้าเข้าบัญชี ในการนำเสนอกรณี ไม่ได้ผิวที่ดีสุดของพื้นผิวเครื่องจักรนำมาเป็นจุดมุ่งหมายหลักเทคโนโลยี เอกสารนี้แสดงทำอย่างไรสกัดจากโมเดล CAD และใช้การจัดประเภทการโครงข่ายประสาท การจัดระเบียบตัวเองทำ ผลการทดลองในนี้แนะนำกระดาษที่คำทำนายของกัดกลยุทธ์ใช้เครือข่ายประสาทจัดการตัวเอง (ส้ม) มีประสิทธิภาพคำสำคัญ: เครือข่ายระบบประสาทม ระบบ CAD/CAM คุณลักษณะสกัด การกัดรุ่น STL กลยุทธ์ CAD แบ่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ: บทความนี้นำเสนอการคาดการณ์ของกัดเดิน
กลยุทธ์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) โดยการใช้
วัตถุประสงค์ของเทคโนโลยีที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเข้าบัญชี ในปัจจุบันเป็น
กรณีที่มีคุณภาพผิวที่ดีที่สุดของพื้นผิวกลึงถูก
นำมาเป็นจุดมุ่งหมายหลักของเทคโนโลยี กระดาษนี้จะแสดงให้เห็นว่าคุณลักษณะ
สกัดจากรูปแบบ 3D CAD และการจัดหมวดหมู่การใช้
จัดการตนเองเครือข่ายประสาทจะทำ ผลการทดลอง
ที่นำเสนอในงานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่าการคาดการณ์ของกลยุทธ์การกัด
โดยใช้จัดการตนเองเครือข่ายประสาท (SOM) มีประสิทธิภาพ.
คำสำคัญ: SOM ประสาทเครือข่ายระบบ CAD / CAM คุณลักษณะ
สกัดกลยุทธ์กัด, CAD แบ่งส่วนรุ่น STL

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อ บทความนี้นำเสนอการทำนาย toolpath การสีกลยุทธ์การใช้โครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ) , โดยการใช้กำหนดวัตถุประสงค์ในด้านบัญชี ในการเสนอกรณีพื้นผิวที่มีคุณภาพที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้ของพื้นผิวกลึงถ่ายเป็นเป้าหมายเทคโนโลยีหลัก บทความนี้แสดงให้เห็นถึงคุณลักษณะสกัดจาก 3D CAD รุ่น และการจำแนกโดยใช้บนโครงข่ายประสาทเทียม , ทำ ผลการทดลองที่นำเสนอในบทความนี้แสดงให้เห็นว่าการทำนายสีกลยุทธ์การใช้โครงข่ายประสาทเทียม ( ระดับบน ) ที่มีประสิทธิภาพคำสำคัญ : som โครงข่ายประสาทเทียม , ระบบ CAD / CAM , คุณลักษณะการสกัด , มิลลิ่ง , กลยุทธ์การแบ่งส่วนแบบ CAD , STL .