Multiobjective Optimization of Tool Geometric Parameters Using Genetic Algorithm

Table 4

Simulated and predicted results in high-speed cutting of Ti6Al4V.

No.	Combination			Simulated results				Predicted results		Errors
	(°)	(°)	/mm	/N	/N	/N	/°C	/N	/°C	/%	/%
1	0	2	0.01	606	250	655.5	548	652.2	599.7	0.5	9.4
2	0	4	0.04	565	321	649.8	568	632	602.5	2.7	6.08
3	0	6	0.07	555	402	682.8	655	657.8	621.7	3.6	5.08
4	0	8	0.1	543	503	740	630	729.5	657.3	1.4	4.33
5	0	10	0.13	574	606	834.6	670	847.2	709.1	1.5	5.84
6	5	2	0.04	521	290	596	620	622.8	609	4.5	1.77
7	5	4	0.07	537	400	669	700	649.6	622.2	2.9	11.11
8	5	6	0.1	534	490	724	635	722.3	651.8	0.2	2.64
9	5	8	0.13	575	602	832	780	841	697.6	1.08	10.56
10	5	10	0.01	569	220	610	625	616.2	609	1.01	2.55
11	10	2	0.07	510	374	632	670	644.9	633.9	2.05	5.38
12	10	4	0.1	529	489	720	640	718.7	657.4	0.18	2.73
13	10	6	0.13	558	561	791	710	838.4	697.3	6	1.78
14	10	8	0.01	563	204	598.8	595	600.5	583.7	0.28	1.9
15	10	10	0.04	513	247	569	575	588.4	616.6	3.5	7.23
16	15	2	0.1	521	475	705	710	718.7	674.4	1.95	5.01
17	15	4	0.13	582	621	851	690	839.5	708.3	1.35	2.65
18	15	6	0.01	530	177	558	600	588.4	569.6	5.4	5.07
19	15	8	0.04	493	253	554	520	577.7	596.4	4.3	14.7
20	15	10	0.07	502	373	625	660	613	639.6	1.9	3.08
21	20	2	0.13	566	587	815	700	844.1	730.5	3.6	4.35
22	20	4	0.01	497	152	519	570	579.9	566.7	11.73	0.59
23	20	6	0.04	504	286	579	601	570.2	587.5	1.52	2.08
24	20	8	0.07	550	324	595	639	606.5	624.8	1.93	2.23
25	20	10	0.1	530	487	719	656	688.7	678.3	4.22	3.4