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Streszczenie Obróbka elektroerozyjna (EDM) jest szeroko stosowanym nietradycyjnym procesem obróbki, który zapewnia wysok? precyzj? i z?o?one kszta?ty geometryczne w trudnych do obróbki materia?ach. Jednak optymalizacja parametrów EDM pozostaje wyzwaniem ze wzgl?du na jej stochastyczny charakter i zale?no?? od wielu zmiennych procesowych. Integracja technik sztucznej inteligencji (AI) w EDM sta?a si? transformacyjnym podej?ciem do zwi?kszenia wydajno?ci, precyzji i jako?ci powierzchni. W niniejszym badaniu przeanalizowano ró?ne metodologie oparte na sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe, sztuczne sieci neuronowe, logika rozmyta i algorytmy genetyczne do optymalizacji parametrów procesu EDM. Celem jest opracowanie kompleksowych ram optymalizacji opartych na sztucznej inteligencji w celu poprawy wydajno?ci obróbki, zmniejszenia zu?ycia narz?dzi i zwi?kszenia szybko?ci usuwania materia?u.
