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Data-driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872076 ISBN 13: 9781799872078
Librería: Redux Books, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
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Data-driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872076 ISBN 13: 9781799872078
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Data-Driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872076 ISBN 13: 9781799872078
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Data-driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872076 ISBN 13: 9781799872078
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Data-driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872076 ISBN 13: 9781799872078
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Data-driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872076 ISBN 13: 9781799872078
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Data-driven Optimization of Manufacturing Processes (Advances in Civil and Industrial Engineering)
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872068 ISBN 13: 9781799872061
Librería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
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Data-driven Optimization of Manufacturing Processes (Advances in Civil and Industrial Engineering)
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872068 ISBN 13: 9781799872061
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Data-Driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872076 ISBN 13: 9781799872078
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Data-Driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872076 ISBN 13: 9781799872078
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Data-Driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872076 ISBN 13: 9781799872078
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Data-Driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872076 ISBN 13: 9781799872078
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872076 ISBN 13: 9781799872078
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Data-Driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872068 ISBN 13: 9781799872061
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. KlappentextrnrnAll machining process are dependent on a number of inherent process parameters. It is of the utmost importance to find suitable combinations to all the process parameters so that the desired output response is optimized. While doi.
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Data-Driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872076 ISBN 13: 9781799872078
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Data-Driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872068 ISBN 13: 9781799872061
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Data-Driven Optimization of Manufacturing Processes | Kanak Kalita (u. a.) | Buch | Gebunden | Englisch | 2020 | Engineering Science Reference | EAN 9781799872061 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Data-Driven Optimization of Manufacturing Processes
Idioma: Inglés
Publicado por Engineering Science Reference, 2020
ISBN 10: 1799872068 ISBN 13: 9781799872061
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - All machining process are dependent on a number of inherent process parameters. It is of the utmost importance to find suitable combinations to all the process parameters so that the desired output response is optimized. While doing so may be nearly impossible or too expensive by carrying out experiments at all possible combinations, it may be done quickly and efficiently by using computational intelligence techniques. Due to the versatile nature of computational intelligence techniques, they can be used at different phases of the machining process design and optimization process. While powerful machine-learning methods like gene expression programming (GEP), artificial neural network (ANN), support vector regression (SVM), and more can be used at an early phase of the design and optimization process to act as predictive models for the actual experiments, other metaheuristics-based methods like cuckoo search, ant colony optimization, particle swarm optimization, and others can be used to optimize these predictive models to find the optimal process parameter combination. These machining and optimization processes are the future of manufacturing. Data-Driven Optimization of Manufacturing Processes contains the latest research on the application of state-of-the-art computational intelligence techniques from both predictive modeling and optimization viewpoint in both soft computing approaches and machining processes. The chapters provide solutions applicable to machining or manufacturing process problems and for optimizing the problems involved in other areas of mechanical, civil, and electrical engineering, making it a valuable reference tool. This book is addressed to engineers, scientists, practitioners, stakeholders, researchers, academicians, and students interested in the potential of recently developed powerful computational intelligence techniques towards improving the performance of machining processes.
