Microsoft Word 14 Material Removal

6. ACKNOWLEDGEMENTS 
I am thankful to Mr.Sreeram R. who introduced me to the domain of fuzzy logic and 
neural network. 
7. REFERENCES 
[1] Rot Berg and Ber, “Methods for drilling parameters evaluation applied for drill point 
development “, Annals of CIRP, vol. 36, pp.49-51, 1997. 
[2] Matsumura T. and Obikawa T, “On the development of expert system for selecting 
the optimum cutting “, Journal of the Japan Society of Precision Engineering, 58, 
pp.1691-1696, 1992. 

---

International Journal of Mechanical Engineering and Technology (IJMET), ISSN 0976 – 
6340(Print), ISSN 0976 – 6359(Online) Volume 3, Issue 2, May-August (2012), © IAEME 
137 
[3] Kuo. R.J.,”Intelligent tool wear system through artificial neural networks and fuzzy 
modelling “, Journal of Artificial Intelligence in Engineering, 5, pp.229-242, 1998. 
[4] Choudhury S.K. and Jain V.K., “Online monitoring of tool wear in turning using a 
neural network “, International Journal of Machine tools and Manufacturing, 39, pp.489-
504, 1999. 
[5]Rahaman M, and Zhou Q, “Online cutting state recognition using a neural 
network,”International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol.2, pp.87-
92, 1995. 
[6] Eshima T and Shibasaka,”Estimation of cutting tool life by processing tool images 
data with neural network”, CIRP Annals, vol.42, pp.59-62, 1993. 
[7] Rangwala.S, and Dornfeld, “Sensor integration using neural networks for intelligent 
tool condition monitoring,”ASME Journal of Engineering and Industry, 112, pp.219-
228, 1990. 
[8] Masory, “Monitoring machining processes using multisensory readings fused by 
artificial neural networks “, 7
th
International Conference on Computer aided production 
Engineering, vol.28, pp.231-240, 1991. 
[9] Li.P.G. and S.M.Wu,”Monitoring –drilling wear states by a fuzzy pattern recognition 
technique,” Journal of Engineering for Industry, 110, pp.297-302, 1998.