Pregled bibliografske jedinice broj: 281809
Primjena umjetne inteligencije u projektiranju tehnoloških procesa
Primjena umjetne inteligencije u projektiranju tehnoloških procesa, 2005., diplomski rad, Strojarski fakultet, Slavonski Brod
CROSBI ID: 281809 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Primjena umjetne inteligencije u projektiranju tehnoloških procesa
(Applying of Artificial intelligence in process planning)
Autori
Krešić, Nikola
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad
Fakultet
Strojarski fakultet
Mjesto
Slavonski Brod
Datum
22.12
Godina
2005
Stranica
63
Mentor
Šimunović, Goran
Ključne riječi
umjetna inteligencija; projektiranje tehnoloških procesa
(Artificial Intelligence; Process Planning)
Sažetak
U diplomskom je radu opisana organizacija i istaknut značaj projektno-konstrukcijske pripreme, pripreme alata, pripreme materijala i operativne pripreme. Poseban je naglasak stavljen na aktivnosti tehnološke pripreme proizvodnje, odnosno postupak projektiranja tehnoloških procesa. Primjenom umjetne inteligencije pokušalo se utjecati na skraćenje vremena u tehnološkoj pripremi proizvodnje, odnosno postupak određivanja parametra brzine rezanja. U većini poduzeća u našem okruženju ove se aktivnosti rade na tradicionalan način, odnosno iskustveno ili pomoću očitavanja iz tablica. Za određivanje brzine rezanja kod obrade tokarenjem primijenjene su neuronske mreže, odnosno program BackPack. U razmatranje je uzeto šest ulaznih varijabli i to: vrsta alata, posmak, dubina rezanja, snaga stroja, kut namještanja, te brzina rezanja. Brzina rezanja je jedina izlazna varijabla iz modela. Zadatak je bio ulaznim podatkovnim modelom naučiti neuronsku mrežu tako, da rezultati, odnosno izlazna varijabla koju mreža u konačnici nudi, budu u okviru prihvatljive pogreške u odnosu na vrijednosti dobivene eksperimentalnim pristupom. Eksperimentalno je pokazano da se nakon treniranja i testiranja mreže, te njezine validacije dobiveni rezultati kreću u okviru prihvatljive pogreške (1 do 4%). To su pogreške koje svakako potvrđuju opravdanost primjene dobivenih mreža (najbolje od njih) u praksi. Ovako naučena mreža se može samostalno koristiti ili integrirati u računalom podržane sustave za projektiranje tehnoloških procesa, te značajno ubrzati izbor režima rada i na taj način skratiti vrijeme tehnološke pripreme proizvodnje.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Strojarstvo
POVEZANOST RADA