Klasifikacija istrošenosti alata kod bušenja kamena primjenom umjetne neuronske mreže

Stiperski, Ivan (2014) Klasifikacija istrošenosti alata kod bušenja kamena primjenom umjetne neuronske mreže. = Tool wear classification in stone drilling using artificial neural network. Undergraduate thesis , Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, UNSPECIFIED. Mentor: Brezak, Danko.

[img] Text
18_09_2014_ZAVRSNI_RAD_Stiperski_Ivan__.pdf - Published Version
Restricted to IP adress Jezik dokumenta:Croatian

Download (2MB)

Abstract (Croatian)

Sigurnost i pouzdanost rada alatnih strojeva, kao i kvaliteta proizvoda i troškovi proizvodnje, uvelike ovise o dinamici procesa trošenja reznih alata. Stoga nadzor njihova stupnja istrošenosti predstavlja nužan segment u automatizaciji suvremenih obradnih sustava, posebice ako se uzme u obzir činjenica da je prekomjerna istrošenost alata uzročnik približno svakog petog zastoja u proizvodnji zasnovanoj na obradi odvajanjem čestica. U industrijskim je aplikacijama proces trošenja u pravilu izrazito nelinearne, a dijelom i stohastičke prirode. U tom se slučaju klasični matematički modeli procjene zasnovani na nekoj od distribucija vjerojatnosti nisu pokazali dovoljno preciznima, već se modeliranje izvodi primjenom algoritama računalne inteligencije i značajki generiranih iz snimljenih signala procesa. Stoga je u ovom završnom radu izrađena programska podrška za obradu snimljenih signala procesa bušenja i izdvajanje značajki. U procjeni istrošenosti alata primijenjena je izrađena neuronska mreža s radijalnim baznim funkcijama, te je izvršena analiza utjecaja značajki trošenja: sila, struja, vibracija i akustične emisije. Rezultati ukazuju na to da je dinamika procesa bušenja nelinearna i dijelom stohastičke prirode. Unatoč tome, izrađena neuronska mreža uspjela je korištenjem određenih kombinacija značajki s velikom uspješnosti klasificirati stupanj istrošenosti svrdla.

Item Type: Thesis (Undergraduate thesis)
Uncontrolled Keywords: klasifikacija; istrošenost alata; bušenje kamena; neuronska mreža; RBF
Divisions: 900 Department of Robotics and Production System Automation > 910 Chair of Engineering Automation
Date Deposited: 22 Sep 2014 18:00
Last Modified: 01 Dec 2020 10:02
URI: http://repozitorij.fsb.hr/id/eprint/2914

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year