ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ Том 27 № 2 2025 138 ОБОРУДОВАНИЕ. ИНСТРУМЕНТЫ A. Krizhevsky, I. Sutskever, R. Salakhutdinov // Journal of Machine Learning Research. – 2014. – Vol. 15 (56). – P. 1929–1958. 15. Machine learning models for prediction and classifi cation of tool wear in sustainable milling of additively manufactured 316 stainless steel / M. Danish, M.K. Gupta, S.A. Irfan, S.M. Ghazali, M.F. Rathore, G.M. Krolczyk, A. Alsaady // Results in Engineering. – 2024. – Vol. 22. – P. 102015. – DOI: 10.1016/j. rineng.2024.102015. 16. Chai T., Draxler R.R. Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE) arguments against avoiding RMSE in the literature // Geoscientifi c Model Development. – 2014. – Vol. 7 (3). – P. 1247– 1250. – DOI: 10.5194/gmd-7-1247-2014. 17. A survey on data preprocessing for data stream mining: current status and future directions / S. RamírezGallego, B. Krawczyk, S. García, M. Woźniak, F. Herrera // Neurocomputing. – 2017. – Vol. 239. – P. 39–57. – DOI: 10.1016/j.neucom.2017.01.078. 18. Modeling of cutter displacements during ball end milling of inclined surfaces / S. Wojciechowski, T. Chwalczuk, P. Twardowski, G.M. Krolczyk //Archives of Civil and Mechanical Engineering. – 2015. – Vol. 15. – P. 798–805. – DOI: 10.1016/j.acme.2015.06.008. 19. Кущева М.Е., Клауч Д.Н., Кобелев О.А. Принципы выбора смазочно-охлаждающих технологических сред для обработки металлов резанием // Известия МГТУ «МАМИ». – 2014. – Т. 8, № 1–2. – С. 73–76. – DOI: 10.17816/2074-0530-67737. 20. Tool wear prediction through AI-assisted digital shadow using industrial edge device / M. Chehrehzad, G. Kecibas, C. Besirova, U. Uresin, M. Irican, I. Lazoglu // Journal of Manufacturing Processes. – 2024. – Vol. 113. – P. 117–130. – DOI: 10.1016/j. jmapro.2024.01.052. 21. Формирование параметров шероховатости на основе корреляционных связей при чистовом фрезеровании пространственно-сложных поверхностей / М.Р. Гимадеев, В.М. Давыдов, А.В. Никитенко, А.В. Сарыгин // Упрочняющие технологии и покрытия. – 2019. – № 15 (6). – С. 243–249. 22. Gimadeev M.R., Li A.A. Analysis of systems for automated provision of surface roughness parameters based on dynamic monitoring // Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). – 2022. – Vol. 22 (2). – P. 116–129. – DOI: 10.23947/2687-1653-2022-22-2116-129. 23. Экспериментальное исследование динамики процесса механообработки концевыми сфероцилиндрическими фрезами / М.Р. Гимадеев, А.А. Ли, В.О. Беркун, В.А. Стельмаков // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2023. – Т. 25, № 1. – С. 44–56. – DOI: 10.17212/1994-63092023-25.1-44-56. Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. © 2025 Авторы. Издательство Новосибирского государственного технического университета. Эта статья доступна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0).
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1