Hybrid adaptive prognosis of tool wear in turning
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 795259
- Danışmanlar: PROF. ALBERTELLİ PAOLO
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Prognostics and Health Management, Remaining Useful Life, Tool life, Particle Filter, Artificial Neural Networks, Multilayer Perceptron
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Politecnico di Milano
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAKUT
- Neural network based hybrid adaptive controller for robot manipulators
Başlık çevirisi yok
ANIL AYDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL CILIZ
- 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
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH ZERDALİ
- Robot manipülatör kontrolünde parametre belirsizliklerine yönelik kontrol yaklaşımları
New approaches in controlling robot manipulators with parametric uncertainty
RECEP BURKAN
Doktora
Türkçe
2002
Makine MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM UZMAY
- 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
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜSLÜM CENGİZ TAPLAMACIOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM EKE