Physics-guided machine learning for trochoidal milling: force and power prediction and limits of cross-diameter generalisation
Este artículo demuestra que un modelo de aprendizaje automático compacto e informado por la física, que incorpora el espesor máximo de viruta no cortada y un descriptor de severidad simplificado, predice eficazmente las fuerzas de corte medias y la potencia del cabezal en el fresado trocoidal de AA7075-T651, ofreciendo una alternativa robusta e interpretable a los modelos complejos para el cribado preliminar del proceso a pesar de las limitaciones para capturar las fuerzas pico transitorias.