ANALISA OPTIMASI PEMESINAN PADA MESIN BOR BREDA TIPE R-35 DENGAN ALGORITMA GENETIKA - Gio Saputra; Alfian Hamsi (e-Dinamis, 2014)
Abstrak Algoritma Genetika merupakan suatu algoritma yang terinspirasi dari teori evolusi Darwin dimana dinyatakan bahwa kelangsungan hidup suatu makhluk dipengaruhi aturan bahwa yang kuat adalah yang menang. Algoritma genetika didasarkan pada proses seleksi gen, perkawinan silang dan mutasi. Salah satu masalah yang dapat diselesaikan dengan algoritma genetika adalah persoalan optimasi. Optimasi algoritma genetika dilakukan dengan mencari variabel untuk spesiman ST-37 dan mata bor HSS dengan kecepatan potong (V) dari 30 m/min sampai 50 m/min, diameter(d) dari mata bor adalah 5,5 mm sampai 8,5 mm, kemudian menurunkan rumus waktu pemesinan (tc) sebagai fungsi optimasi. Variabel yang telah ditetapkan selanjutnya akan melakukan evolusi seperti seleksi, crossoverdan mutasi. Individu terbaik dapat dilihat dari nilai fitness terbesar karena fungsi optimasi yang digunakan adalah waktu pemesinan (tc) maka dipilih pengerjaan dengan waktu paling singkat, sehingga didapat hasil optimasi pemesinan Putaran poros utama (n) rev/min, Gerak makan (f) 0,194 mm/rev, Kecepatan potong (v) 48,532 m/min, Waktu pemotongan (tc) 0,00440 min, Kecepatan penghasilan geram (z) 14,5 cm3/min. Kata kunci: Algoritma genetika, fitness, pe Abstract Genetic Algorithm is an algorithm inspired by Darwin's evolutionary theory which stated that influenced the survival of a creature that the strong rule is a win. Genetic algorithms are based on the process of gene selection, crossover and mutation. One problem that can be solved by genetic algorithm is the optimation problem. Genetic algorithm optimization is performed to find variables to spesiman ST-37 and HSS twist drill with cutting speed (V) of 30 m / min to 50 m / min, diameter twist drill(d) 5,5 mm to 8,5 mm and reduce machining time formula (tc) as a function of optimization. Predefined variables willfurther evolution such as selection, crossover and mutation. Individuals can best be seen from the bigest fitness value is used as the optimization function is machining time (tc) then selected work with most short time, so we got the result optimization main shaft rotation machining (n) rev / min, deep feed (f) 0,194mm/rev, 0,194 mm/revcutting speed (v) 48,532 m / min, , the cutting time (tc) 0,00440 min, Material Removal Rate (z) 14,5 cm3/min. Key words: algorithm optimization, fitness, machining, optimization