Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам французское научное издание International Journal on Interactive Design and Manufacturing. Журнал имеет второй квартиль, издается в Springer Paris, его SJR за 2020 г. равен 0,538, печатный ISSN - 1955-2513, электронный - 1955-2505, предметные области - Технология машиностроения, Инжиниринг, Моделирование и имитация, Техническая разработка, Компьютерная графика и дизайн. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Дук Труонг Пам, контактные данные - d.t.pham@bham.ac.uk.
Дополнительные публикационные контакты - jebamalar.jayapal@springernature.com, Albert.Singh@springer.com, journalpermissions@springernature.com, cheryl.fernandes@springernature.com
Журнал освещает междисциплинарные исследования, технические вопросы и оригинальные промышленные реализации, связанные с разработкой, обработкой и проектированием высокореалистичных мультисенсорных виртуальных прототипов для улучшения процесса принятия решений при проектировании и производстве продукции. IJIDeM включает в себя различные методы, такие, как: описание промышленных проблем для выявления важных знаний и переменных, расширенное моделирование проблем проектирования и производства, виртуальное исследование областей решений, создание высокореалистичных мультисенсорных симуляторов, внедрение инновационных методов, ориентированных на пользователя.
Адрес издания - https://www.springer.com/journal/12008
Пример статьи, название - A hybrid MCDM approach for parametric optimization of a micro-EDM process. Заголовок (Abstract) - In modern day manufacturing industries, micro-electrical discharge machining (micro-EDM) has emerged out as an efficient material removal process to produce miniaturized components having varying industrial applications. To explore its fullest machining potential, it is always required to operate the micro-EDM process while setting its various input parameters at their optimal levels. In this paper, four popular multi-criteria decision making (MCDM) techniques, in the form of weighted aggregated sum product assessment, technique for order of preference by similarity to ideal solution, combinative distance-based assessment and complex proportional assessment are separately hybridized with teaching-learning-based optimization (TLBO) algorithm to solve the parametric optimization problems of a micro-EDM process. The polynomial regression (PR) models are considered here as the inputs to these hybrid optimizers. Their optimization performance is subsequently validated against the conventionally adopted weighted sum multi-objective optimization (WSMO) approach at four different weight scenarios. It is revealed that for the micro-EDM process, all the MCDM-PR-TLBO approaches provide better solutions as compared to PR-WSMO-TLBO method for the considered weight scenarios. The best performance of the MCDM-PR-TLBO approaches is achieved when 50% weight is assigned to material removal rate. Moreover, it is also noticed that MCDM-PR-TLBO approaches are less computationally intensive than PR-WSMO-TLBO with approximately 9.61–26.70% saving in computational time. Keywords: Micro-EDM process; Optimization; Meta-model; MCDM; TLBO