| DOI | Trouver le DOI : https://doi.org/10.1109/IPC48725.2021.9593073 |
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| Auteur | Rechercher : Cvijanovic, Srdjan J.1; Rechercher : Bordatchev, Evgueni V.1; Rechercher : Tutunea-Fatan, O. Remus |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Automobile et les transports de surface
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| Bailleur de fonds | Rechercher : National Research Council of Canada; Rechercher : Western University |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | 2021 IEEE Photonics Conference (IPC), October 18-21, 2021, Vancouver, BC, Canada |
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| Description physique | 2 p. |
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| Sujet | artificial intelligence; convolutional neural network; laser polishing; process conditions; surface quality; laser modes; surface roughness; surface topography; rough surfaces; complexity theory; convolutional neural networks |
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| Résumé | Convolutional neural network (CNN) enhances laser polishing (LP) by reducing the complexity of thermophysical process identification through post-LP topography modelling. Furthermore, the laborious process of achieving the desired surface roughness through heuristic searches is avoided by means of AI-enhanced predictions targeting LP process parameters. |
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| Date de publication | 2021-10-18 |
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| Maison d’édition | IEEE |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Publications évaluées par des pairs | Oui |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Signaler une correction | Signaler une correction (s'ouvre dans un nouvel onglet) |
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| Identificateur de l’enregistrement | c31840f7-0145-4758-8ea8-2dc315dec80b |
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| Enregistrement créé | 2022-09-16 |
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| Enregistrement modifié | 2023-03-16 |
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