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: Polıtecnıco Dı Mılano
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Classification, prediction and state estimation algorithms for predictive maintenance
Kestirimci bakım için sınıflandırma, tahmin ve durum kestirimi algoritmaları
UĞUR YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAdana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN AFŞER
- Adaptive hybrid arg schemes for slowly time-varying communication channels
Zamanla yavaş değişen iletişim kanalları için uyarlamalı karma arg tasarıları
A.TUĞRUL MEMİŞOĞLU
Doktora
İngilizce
1994
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMİH BİLGEN
- An adaptive hybrid extreme-value framework for daily value-at-risk estimation in the turkish equity market
Türk hisse senedi piyasasında günlük riske maruz değer tahmini için uyarlanabilir hibrit bir aşırı-değer çerçevesi
ALİ RIFAT KULU
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Yönetim Bilişim SistemleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALTAN KOÇYİĞİT
- Hybrid smart grid management system using adaptive neuro fuzzy anfis and machine learning
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA FALIH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABUDULLAHİ ABDU İBRAHİM