Abstract: Today, in most of metal m

Abstract: 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.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อ: วันนี้ ในส่วนของกระบวนการตัดเฉือนโลหะ เครื่องมือเครื่องคอมพิวเตอร์ควบคุมเชิงตัวเลข (CNC) มีรับความนิยมมากเนื่องจากประสิทธิภาพและอัตราการทำซ้ำเพื่อให้ได้ตำแหน่งความแม่นยำสูง ปัจจัยหนึ่งที่ควบคุมการผลิตเป็นเส้นทางเครื่องมือการเดินทางในระหว่างการตัดชิ้นงาน มันได้รับการพิสูจน์ความมุ่งมั่นที่ของการตัดที่เหมาะสมสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ การตัดเฉือนผลถึงประสิทธิภาพที่สูงและต่ำสุดเครื่องจักรต้นทุน ในสิ่งพิมพ์ต่าง ๆ และบทความ นักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยดัดแปลงประดิษฐ์หลายวิธีการ (AI) หรือวิธีไฮบริสำหรับเพิ่มประสิทธิภาพของเส้นทางเครื่องมือเช่นพันธุอัลกอริทึม (GA), ระบบประสาทเทียมเครือข่าย (แอน), ระบบภูมิคุ้มกันประดิษฐ์ (AIS), เพิ่มประสิทธิภาพอาณานิคมมด(พูดคุยใน) และฝูงอนุภาคการเพิ่มประสิทธิภาพของฉัน) การศึกษานี้แสดงทบทวนงานวิจัยเส้นทางเครื่องมือการปรับให้เหมาะสมกับชนิดของ AIวิธีการที่แสดงความสามารถในการใช้วิธีเพิ่มประสิทธิภาพประเภทต่าง ๆ ใน CNC เครื่องจักรกระบวนการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ: วันนี้ในส่วนของกระบวนการเครื่องจักรกลโลหะ, Computer Numerical Control (CNC) เครื่องมือเครื่องได้
รับความนิยมมากเนื่องจากการที่มีประสิทธิภาพและการทำซ้ำของพวกเขาเพื่อให้ได้ตำแหน่งที่มีความแม่นยำสูง หนึ่งในปัจจัย
ที่ควบคุมการผลิตคือการเดินทางเส้นทางเครื่องมือระหว่างการตัดชิ้นงาน มันได้รับการพิสูจน์ความมุ่งมั่นที่
ของพารามิเตอร์ตัดที่เหมาะสมที่สุดสามารถเพิ่มผลเครื่องจักรกลในการเข้าถึงที่มีประสิทธิภาพสูงและต่ำสุด
ค่าใช้จ่ายในการตัดเฉือน ในสิ่งพิมพ์ต่างๆและบทความนักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยดัดแปลงปัญญาประดิษฐ์หลาย
(AI) วิธีการหรือวิธีการไฮบริดสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางเครื่องมือเช่นพันธุกรรมอัลกอริทึม (GA) ประสาทเทียม
เครือข่าย (ANN) ประดิษฐ์ระบบภูมิคุ้มกัน (AIS), Ant Colony Optimization ( ACO) และจับกลุ่มอนุภาค
Optimization (PSO) การศึกษาครั้งนี้นำเสนอความคิดเห็นของงานวิจัยในการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางเครื่องมือที่มีชนิดที่แตกต่างกันของ AI
วิธีการที่แสดงให้เห็นความสามารถในการใช้แตกต่างกันของวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการเครื่องจักรซีเอ็นซี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อ : วันนี้ ในส่วนของกระบวนการกลึงโลหะ , คอมพิวเตอร์ควบคุมเชิงตัวเลข ( CNC ) เครื่องมือ เครื่องจักร อุปกรณ์มีได้รับความนิยมมากเนื่องจากของพวกเขา และการวางตำแหน่งเพื่อให้บรรลุความแม่นยำสูง ปัจจัยหนึ่งที่ที่ควบคุมการผลิตเป็นเครื่องมือเส้นทางการเดินทางในการตัดชิ้นงาน มันได้ถูกพิสูจน์ว่า ความมุ่งมั่นพารามิเตอร์ของการตัดที่เหมาะสมสามารถเพิ่มการเข้าถึงเครื่องจักรที่มีประสิทธิภาพสูง และสุดต้นทุนเครื่องจักร ในสิ่งพิมพ์ต่าง ๆและบทความ นักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยดัดแปลงประดิษฐ์หลาย( AI ) วิธีการหรือวิธีการแบบผสมผสานสำหรับเส้นทางเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม ( GA ) ประสาทประดิษฐ์เครือข่าย ( แอน ) , ระบบภูมิต้านทานประดิษฐ์ ( AIS ) , อาณานิคมมด ( ACO ) และฝูงอนุภาคเพิ่มประสิทธิภาพ ( PSO ) งานวิจัยนี้เป็นการทบทวนงานวิจัยในเส้นทางเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่มีชนิดที่แตกต่างกันของไอวิธีการที่แสดงความสามารถในการใช้ชนิดที่แตกต่างกันของวิธีการที่เหมาะสมในกระบวนการกลึงซีเอ็นซี .