Monitoring Keausan Pahat Menggunakan Artificial Neural Networks pada Proses Turning
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Saat dimana pertumbuhan keausan cepat mulai berulang lagi dianggap sebagai batas umur pahat, dan hal ini umumnya terjadi pada harga keausan tepi (VB) yang relatif sama
Penelitian ini menyajikan aplikasi artificial neural network (ANN) untuk mengembangkan model yang dapat memprediksi kuat tekan beton 28 hari dengan menggantikan
Dari data diatas dapat dilihat bahwa selama penelitian pengaruh feeding terhadap keausan pahat insert yang baik adalah dengan cutting speed yang tidak berubah
Dengan ini penulis menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi / tugas akhir berjudul “Pengaruh Kecepatan Potong Terhadap Keausan Pahat Pada Proses Pembubutan
Macam-macam Keausan Pahat [18] Penumpukan lapisan material benda kerja pada bidang geram di daerah dekat mata potong didalam proses pemesinan disebut BUE ( Built Up
Saat dimana pertumbuhan keausan cepat mulai berulang lagi dianggap sebagai batas umur pahat, dan hal ini umumnya terjadi pada harga keausan tepi (VB) yang relatif sama
Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah software model Artificial Neural Network (ANN) untuk memprediksi produktivitas lahan perkebunan kelapa sawit sebagai fungsi
Grafik Hubungan Viskositas Coolant Terhadap keausan Pahat Pada Gambar 3 tampak bahwa dapat terlihat bentuk yang fluktuasi dimana pada viskositas ɳ 0.44 didapat dari pencampuran cairan
