Experiments data is analyzed by usi

Experiments data is analyzed by using signal to noise ratio (S/N ratio) and Analysis of Variance (ANOVA). Based on the
results of the S/N ratio and ANOVA, optimal parameter settings for better accuracy are obtained and verified
experimentally. Regression models are developed to get the compensation factor for any set of process parameters.In
Taguchi method, S/N ratio is measure of quality characteristicsand deviation from the desired value. The term signal
represents the desirable value (mean) and the noise represents the undesirable value (Standard Deviation from Mean) for the
output characteristic [15]. The S/N ratio ( ) is defined as
)DSM -10 log ( ... (1)
where, ...DSM is the mean-square deviation for the output characteristic.Smaller the better type ofS/N ratio is used in
analysis for better accuracy. For smaller the better case, the S/N ratio is obtained by [15]
824 Puneet Bansal and Lokesh Upadhyay / Procedia Engineering 51 ( 2013 ) 818 – 827
n
i
i Y
n
DSM
1
2 1
... (2)
where, nis the total number of the experiments in the orthogonal array and Yi
is the mean percentage hardness for the i
th
experiment.
S/N ratios for each of the experiment iscalculated and presented in table 4.1. The effect of a factor level is defined
as the deviation it causes from the overall mean. The overall mean S/N ratio (m) of the experiments is calculated by [15]
n
i
i
n
m
1
1
(3)
Where, i
is the mean S/N ratio of the
th
i experiment?
All three levels of every factor are equally represented in the nine experiments. Thus mis a balanced overall mean
for the entire experiment. Since the experimental design is orthogonal, it is possible to separate out the effect of each factor
at each level. Mean response is the average of quality characteristic for each parameter at different level. S/N ratio and tool
wear, surface roughness and material removal rate for each parameter at each level can be calculated from mean S/N ratio
and tool wear, surface roughness and mrr of each of the experiment. The TW, SR and MRR for each of the parameter at
each level are calculated. These are also called as main effects.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ข้อมูลการทดลอง โดยใช้สัญญาณเสียงอัตราส่วน (อัตราส่วน S/N) และการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) ตาม รับ และตรวจสอบผลลัพธ์ของอัตราส่วน S/N และ ANOVA การตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมสำหรับความแม่นยำ สมมติฐานนี้ แบบจำลองถดถอยที่มีพัฒนาจะได้รับปัจจัยค่าตอบแทนสำหรับใด ๆ ของพารามิเตอร์กระบวนการ ใน หมาย Taguchi วิธี อัตราส่วน S/N จะวัดคุณภาพ characteristicsand เบี่ยงเบนจากค่าต้องการ ระยะสัญญาณ แสดงค่าต้องการ (เฉลี่ย) และเสียงแทนค่าไม่พึงปรารถนา (ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจากค่าเฉลี่ย) สำหรับการ ลักษณะออก [15] ()อัตราส่วน S/N ถูกกำหนดให้เป็น ) ล็อก DSM -10... (1) , ... DSM คือ ส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ยสแควร์สำหรับลักษณะผลผลิต ขนาดเล็กใช้อัตราส่วนชนิด ofS/N ดีกว่า การวิเคราะห์ความถูกต้องดีกว่า สำหรับขนาดเล็กกรณีดีขึ้น อัตราส่วน S/N จะได้รับ โดย [15] 824 Puneet Bansal และ Lokesh Upadhyay / Procedia วิศวกรรม 51 (2013) 818-827 nผมฉัน YnDSM12 1... (2) ที่ไหน nis จำนวนรวมของการทดลองในอาร์เรย์มัลติและยี่มีความแข็งเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์สำหรับ ithทดลอง อัตราส่วน S/N สำหรับแต่ละการทดลอง iscalculated และนำเสนอในตาราง 4.1 ผลของระดับปัจจัยกำหนดไว้ เป็นการเบี่ยงเบน ที่จะเกิดจากค่าเฉลี่ยโดยรวม S/N อัตราเฉลี่ยโดยรวม (m) ของการทดลองคำนวณ โดย [15] nผมผมnm11(3) ที่ ฉันคืออัตราส่วน S/N หมายถึงการ thผมทดลอง ทั้งหมดสามระดับของปัจจัยทุกอย่างเท่าเทียมกันแสดงในการทดลอง 9 ดังนั้น ระบบสารสนเทศโดยรวมความสมดุลหมายถึง สำหรับการทดลองทั้งหมด ตั้งแต่ออกแบบการทดลองเป็นมุมฉาก เป็นไปได้ที่จะแยกผลกระทบของปัจจัยแต่ละ ในแต่ละระดับ หมายถึงการตอบสนองเป็นค่าเฉลี่ยของลักษณะคุณภาพสำหรับแต่ละพารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน อัตราส่วน S/N และมือสวมใส่ ความหยาบผิว และอัตราการกำจัดวัสดุสำหรับแต่ละพารามิเตอร์ในแต่ละระดับสามารถคำนวณได้จากอัตราส่วน S/N หมายถึง และเครื่องมือสึกหรอ พื้นผิวที่ขรุขระ และ mrr ของแต่ละการทดลอง TW, SR และ MRR สำหรับแต่ละพารามิเตอร์ที่ มีคำนวณแต่ละระดับ เหล่านี้จะเรียกว่าเป็นผลกระทบหลัก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลการทดลองมีการวิเคราะห์โดยใช้อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน (อัตราส่วน S / N) และการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) ขึ้นอยู่กับ
ผลของ S / N อัตราส่วนและ ANOVA, การตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมเพื่อความถูกต้องดีกว่าที่จะได้รับและตรวจสอบ
การทดลอง แบบจำลองการถดถอยมีการพัฒนาที่จะได้รับปัจจัยการชดเชยสำหรับชุดของกระบวนการ parameters.In ใด
วิธี Taguchi อัตราส่วน S / N เป็นตัวชี้วัดของการเบี่ยงเบนคุณสมบัติและมีคุณภาพจากค่าที่ต้องการ สัญญาณระยะ
หมายถึงค่าที่พึงประสงค์ (mean) และเสียงรบกวนหมายถึงค่าที่ไม่พึงประสงค์ (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจาก Mean) สำหรับ
ลักษณะการส่งออก [15] ดัชนี S / N อัตราส่วน () ถูกกำหนดให้เป็น
) DSM -10 ล็อก ( ... (1)
ที่ ... DSM เป็นส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ยตารางสำหรับการส่งออกที่ดีกว่า characteristic.Smaller OFS พิมพ์ / อัตราส่วนที่ใช้ในการ
. การวิเคราะห์เพื่อความถูกต้องดีกว่าสำหรับขนาดเล็กกรณีที่ดีกว่าอัตราส่วน S / n จะได้รับโดย [15]
824 Puneet Bansal และ Lokesh Upadhyay / วิศวกรรม Procedia 51 (2013) 818-827
n
ฉัน
ฉัน Y
n
DSM
1
2 1
... (2)
ที่ NIS จำนวนรวมของการทดลองในอาร์เรย์มุมฉากและยี่
เป็นแข็งค่าร้อยละค่าเฉลี่ยสำหรับฉัน
TH
ทดลอง.
S / N อัตราส่วนสำหรับแต่ละการทดลอง iscalculated และนำเสนอในตาราง 4.1. ผลกระทบของปัจจัย ระดับที่กำหนดไว้
เป็นค่าความเบี่ยงเบนที่จะเกิดจากค่าเฉลี่ยโดยรวม. โดยรวมเฉลี่ยอัตราส่วน S / n (M) ของการทดลองที่มีการคำนวณโดย [15]
n
ฉัน
ฉัน
n
M
1
1
(3)
ในกรณีที่ผม
เป็นค่าเฉลี่ย S / อัตราส่วนของ
TH
ผมทดสอบหรือไม่
ทั้งสามระดับของปัจจัยที่ทุกคนจะเป็นตัวแทนอย่างเท่าเทียมกันในการทดลองเก้า. ดังนั้นผิดพลาดที่สมดุลโดยรวมหมายถึง
สำหรับการทดลองทั้งหมด. ตั้งแต่การออกแบบการทดลองเป็นมุมฉากมันเป็นไปได้ที่จะแยกออกจากผลกระทบของแต่ละคน ปัจจัย
ในแต่ละระดับ หมายถึงการตอบสนองเป็นค่าเฉลี่ยของลักษณะที่มีคุณภาพสำหรับแต่ละพารามิเตอร์ในระดับที่แตกต่างกัน S / N อัตราส่วนและเครื่องมือในการ
สวมใส่พื้นผิวที่ขรุขระและวัสดุอัตราการกำจัดสำหรับแต่ละพารามิเตอร์ในแต่ละระดับสามารถคำนวณได้จากค่าเฉลี่ยอัตราส่วน S / N
และชุดเครื่องมือพื้นผิวที่ขรุขระและ MRR ของแต่ละการทดลอง ทีดับบลิวเอสอาร์และ MRR สำหรับแต่ละพารามิเตอร์ใน
แต่ละระดับจะมีการคำนวณ เหล่านี้จะถูกเรียกว่าเป็นผลกระทบหลัก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

анализ данных для использования Experiments сигнал - шум, чем (S / N), и разница на основе анализа (да).S / N, чем результаты и анализ отклонений, параметры настройки для (лучше точность и obtained timeoutмодель регрессии является развитие ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ. получить компенсации на любой фактор, parameters.In set of processТагути method, S / N на процедуры, чем является качество characteristicsand value) из наиболее desired долгосрочные сигналы.Represents Бенджамин value (УР) шум represents и стандартное отклонение (в среднем от undesirable)этотL) [15]. результат, чем это (S / N) определяется какLog (DSM - 10) (1)...в DSM,..., mean-square characteristic.Smaller лучше тип вывода используется в ofS / nдля улучшения точности. в случае анализа, лучше, чем просто S / N состоит из 15 obtained []824 Birla и Lokesh Upadhyay / Procedia 普尼特 (2013) проекта 818 827 - 51NII yNуправление спросом12 12).в ННГ number положения, общий массив и orthogonal experimentsДа, я имею в виду, и твердость..эксперимент.S / N эксперимент iscalculated соотношений for each и presented 4.1 эффект. в одном table) является определение факторов транскрипциина его как один из наиболее всеобъемлющих комплексных причин. в среднем S / N), чем в среднем experiments (m)] из [15 calculatedNIINм11(3)где яS / N в среднем, чем да.Я пытаюсь?все это equally три уровня фактор. поэтому в experiments СУИ nine представителя комплексной является сбалансированнымв целом для экспериментов в дизайн - это orthogonal. самостоятельно, это возможно (каждый на особое воздействиефакторсредняя скорость реагирования на каждом уровне. в разных характеристика for each level параметров, чем S / N.и инструментышероховатость поверхности и материалов коэффициент износа, в каждом removal for each level - это из письма, чем все может calculated шумшероховатость поверхности и износа и инструментов в каждом эксперимент, введение и СР), тайвань, которые в for each введение параметров.на каждом уровне является calculated. эти были также, как влияние основных.