🔬 physics
Physics-guided mechanistic residual learning for sparse-condition force prediction in S45C end milling
यह अध्ययन एक भौतिकी-निर्देशित यांत्रिक अवशिष्ट शिक्षण ढांचे (physics-guided mechanistic residual learning framework) का प्रस्ताव करता है जो एक व्याख्यात्मक सिंगल-एक्टिव-एज मॉडल को एक न्यूरल नेटवर्क के साथ जोड़ता है जिसे सीमित सुधारों (bounded corrections) को सीखने के लिए प्रशिक्षित किया गया है, जिससे विरल (sparse) और अनदेखी मशीनिंग स्थितियों के तहत S45C स्टील के लिए मिलिंग-फोर्स वेवफॉर्म्स का सुदृढ़ और डेटा-कुशल पूर्वानुमान प्राप्त किया जा सके।