Pregled bibliografske jedinice broj: 833411
Monitoring stanja reznih alata primjenom signala akustične emisije
Monitoring stanja reznih alata primjenom signala akustične emisije, 2016., diplomski rad, preddiplomski, Tehnički fakultet, Rijeka
CROSBI ID: 833411 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Monitoring stanja reznih alata primjenom signala akustične emisije
(Acoustic emission for cutting tool condition monitoring)
Autori
Radojčić, Rene
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, preddiplomski
Fakultet
Tehnički fakultet
Mjesto
Rijeka
Datum
20.09
Godina
2016
Stranica
66
Mentor
Jurković, Zoran
Ključne riječi
Nadzor; akustična emisija; neuronske mreže; TensorFlow; mikrofon; CNC tokarilica; trošenje alata
(Monitoring; acoustic emission; neural network; TensorFlow; microphone; CNC lathe; tool wear)
Sažetak
Ovaj rad se bavi razvojem koncepta nadzora istrošenosti alata putem akustične emisije. Detaljno se obrađuju i analiziraju veze između istrošenosti oštrice alata i frekvencijskog spektra akustične emisije nastale prilikom obrade na CNC tokarskom stroju. Opisuje se oprema, postupak mjerenja i obrade audio datoteka koje će biti korištene za treniranje i testiranje umjetnih neuronskih mreža. Teorijski i praktično prolazi se kroz koncepte i problematiku funkcioniranja umjetnih neuronskih mreža, koje su rađene u Python programskom jeziku uz primjenu Googleove TensorFlow programske knjižnice (eng. software library). Prikazuje se primjer programiranja, treniranja i testiranja neuronske mreže te se teorijski razlažu moguća rješenja za postizanje boljih rezultata.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Strojarstvo
