Application of material constitutive and friction models parameters identified with AI and ALE to a CEL orthogonal cutting model

ARRAZOLA, PEDRO JOSE

dc.rights.license	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International	*
dc.contributor.author	ARRAZOLA, PEDRO JOSE
dc.contributor.other	Ducobu, François
dc.contributor.other	Palanisamy, Nithyaraaj Kugalur
dc.contributor.other	Rivière-Lorphèvre, Edouard
dc.date.accessioned	2023-06-07T07:22:48Z
dc.date.available	2023-06-07T07:22:48Z
dc.date.issued	2023
dc.identifier.issn	2212-8271	en
dc.identifier.other	https://katalogoa.mondragon.edu/janium-bin/janium_login_opac.pl?find&ficha_no=172750	en
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.11984/6092
dc.description.abstract	The identification of input parameters for funite element modelling of the cutting process is still a complex task as the experimental testing equipment cannot reach its combined levels of strains, strain rates and temperatures. Inverse identification using Artificial Intelligence method provides a relevant alternative. In this paper, material constitutive and friction models parameters identified with an Efficient Global Optimization algorithm and an ALE orthogonal cutting model are introduced in a CEL model. Assessment of the differences in the results due to the formulation and dependence of parameters identification to the finite element model are then performed.	es
dc.description.sponsorship	Gobierno Vasco	es
dc.description.sponsorship	Gobierno de España	es
dc.description.sponsorship	Gobierno de España	es
dc.language.iso	eng	en
dc.publisher	Elsevier B.V.	en
dc.rights	© 2023 The Authors. Published by Elsevier B.V.	en
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.subject	Cutting	en
dc.subject	Finite element method (FEM)	en
dc.subject	Predictive model	en
dc.title	Application of material constitutive and friction models parameters identified with AI and ALE to a CEL orthogonal cutting model	en
dcterms.accessRights	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	en
dcterms.source	Procedia CIRP	en
local.contributor.group	Mecanizado de alto rendimiento	es
local.description.peerreviewed	true	en
local.description.publicationfirstpage	311	en
local.description.publicationlastpage	316	en
local.identifier.doi	https://doi.org/10.1016/j.procir.2023.03.053	en
local.relation.projectID	info:eu-repo/grantAgreement/GV/Elkartek 2022/KK-2022-00001/CAPV/Desarrollos en la nanoescala para manufactura y asistencia sanitaria/NG22	en
local.relation.projectID	info:eu-repo/grantAgreement/GE/Convocatoria 2018 de proyectos de I+D+i «Retos Investigación», del Programa Estatal de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad, en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/RTI2018-095463-B-C21/ES/Ingeniería de Superficies a través del mecanizado enfocado a materiales empleados en la aeronáutica y la automoción: proceso de mecanizado enfocado al material/SURFNANOCUT	en
local.relation.projectID	info:eu-repo/grantAgreement/GE/Convocatoria 2018 de proyectos de I+D+i «Retos Investigación», del Programa Estatal de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad, en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/RTI2018-095463-B-C22/ES/Ingeniería de Superficies mediante el mecanizado controlado de metales aeronáuticos y de la automoción: comprensión del proceso de corte analizando la micro y nano-estructura/SURFNANOCUT	en
local.contributor.otherinstitution	https://ror.org/02qnnz951	es
local.source.details	Vol 117. Pp. 311-316, 2023	en
oaire.format.mimetype	application/pdf	en
oaire.file	$DSPACE\assetstore	en
oaire.resourceType	http://purl.org/coar/resource_type/c_c94f	en
oaire.version	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85	en