Geri Dön

Hybrid adaptive prognosis of tool wear in turning

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 795259
  2. Yazar: AYKUT KARAKOÇ
  3. Danışmanlar: PROF. ALBERTELLİ PAOLO
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Prognostics and Health Management, Remaining Useful Life, Tool life, Particle Filter, Artificial Neural Networks, Multilayer Perceptron
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Politecnico di Milano
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Prognostics and Health Management is getting more interest in the manufacturing field, since machine tools and equipment maintenance and failure costs represent a conspicuous fraction of the tool cost. Prognostics and Health Management, tries to reduce these costs as much as possible. The aim of this thesis work is to develop a hybrid prognostics solution for the adaptive prediction of tool wear in turning applications. The hybrid framework exploits the particle filter (statistical world) to update the structure of Multi-Layer Perceptrons (data-driven world). Such an approach, lowered the weaknesses and improved the robustness of the separated solutions. The proposed methodology allowed to adapt the Remaining Useful Life prediction of a turning insert to different operating regime conditions, thus different degradation rates of tools. The approach uses a really limited knowledge for training a single run to failure performed at 190 m/min (cutting speed) and 0,2 mm/rev (feed) was used as training datum. The solution was capable to adapt to unseen working conditions. The solution was tested on 9 run-to-failures with cutting speeds between 160 and 220 m/min and feed between 0,1 and 0,3 mm/rev. The solution was based on direct measurements of the tool flank wear. After applying a series of RUL predictions tests, absolute error percentages were observed. The maximum error, 57,1429% has been found in test number 8. Test 8 is the critical test with a combination of lower speed and lower feed rate.

Özet (Çeviri)

Özet çevirisi mevcut değil.

Benzer Tezler

  1. Tek A'lı çekirdeklerin taban-durum manyetik momentlerinin sinirsel-bulanık sistemiyle belirlenmesi

    Determination of the ground-state magnetic moments of odd mass nuclei using neuro-fuzzy system

    BÜRUCE ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YAKUT

  2. Neural network based hybrid adaptive controller for robot manipulators

    Başlık çevirisi yok

    ANIL AYDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEMAL CILIZ

  3. Asenkron motorun durum ve parametre kestirimi için karma uyarlamalı genişletilmiş kalman filtresinin tasarımı

    Design of hybrid adaptive extended kalman filter for state and parameter estimation of induction motor

    GİZEM ÖZKURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRAH ZERDALİ

  4. Robot manipülatör kontrolünde parametre belirsizliklerine yönelik kontrol yaklaşımları

    New approaches in controlling robot manipulators with parametric uncertainty

    RECEP BURKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Makine MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM UZMAY

  5. Yenilenebilir enerji kaynakları içeren güç sistemlerinde yük frekans kontrolünün yeni sezgisel yöntemlerle optimizasyonu

    Optimization of load frequency control with new heuristic methods in power systems including renewable energy sources

    MUSTAFA SAKA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜSLÜM CENGİZ TAPLAMACIOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM EKE