Áp dụng Kolmogorov-Arnold network để dự đoán độ nhám bề mặt và độ mòn dao trong phay cao tốc AA6061

Trình bày việc ứng dụng mạng Kolmogorov-Arnold (KAN) cho dự đoán hai chỉ tiêu quan trọng trong phay cao tốc hợp kim nhôm 6061, gồm độ nhám bề mặt (Ra) và độ mòn dao (VB). Khác với mô hình truyền thống (như hồi quy tuyến tính, SVR, Gradient Boosting, hay ANN), KAN có khả năng xấp xỉ phi tuyến mạnh mẽ dựa trên lý thuyết biểu diễn hàm Kolmogorov-Arnold, đồng thời cho phép sinh ra hàm kích hoạt (activation function) ở dạng ký hiệu (symbolic). Nghiên cứu này xây dựng hai mô hình KAN riêng để dự đoán Ra và VB, huấn luyện trên tập dữ liệu thực nghiệm về quá trình phay cao tốc nhôm 6061. Kết quả cho thấy KAN đạt RMSE thấp hơn và hệ số xác định R2 cao hơn so với các mô hình so sánh, đặc biệt vượt trội trong dự đoán độ mòn dao. Bên cạnh đó, nhờ cấu trúc symbolic, KAN có thể biểu diễn hàm đầu ra dưới dạng tường minh, cho phép phân tích cơ chế ảnh hưởng của từng tham số cắt (tốc độ cắt, lượng chạy dao, chiều sâu cắt,...). Hạn chế của nghiên cứu là chưa đi sâu khảo sát chi tiết cơ chế mòn dao và tương tác vật lý. Từ kết quả khả quan, nhóm tác giả đề xuất mở rộng áp dụng KAN cho các quy trình gia công khác, đồng thời kết hợp với tối ưu đa mục tiêu nhằm tối ưu cả Ra, VB và các chỉ tiêu phụ trợ khác