Deep learning for milling chatter detection: integrating spindle awareness in time series lightweight adaptive network
Frezede tırlama tespiti için derin öğrenme: zaman serilerinde iş mili farkındalığıyla entegre hafif adaptif ağ
- Tez No: 940997
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ÇALIŞKAN, DOÇ. DR. ŞEYDA ERTEKİN BOLELLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, frezeleme işlemlerinde tırlama tespitini iyileştirmek amacıyla İş Mili Farkındalıklı Zaman Serisi Hafif Adaptif Ağı'nı (SA-TSLANet) tanıtmaktadır. İşleme kalitesini düşüren ve takım ömrünü azaltan kendi kendine uyarılan bir titreşim olan tırlama, değişken koşullar altında güvenilir bir şekilde tespit edilmesi zor bir sorundur. Önerilen model, yenilikçi İş Mili Farkındalıklı Adaptif Spektral Blok (SA-ASB) aracılığıyla fizik tabanlı spektral işlemeyi derin öğrenmeyle entegre ederek, iş mili harmoniklerini titreşim sinyallerinden etkili bir şekilde ayırır. Tepe faktörü, iş mili ve oran bileşenlerini içeren çok hedefli bir kayıp fonksiyonu, modelin kritik sinyal özelliklerini öğrenmesini sağlar. Deneysel doğrulama, 0.99 doğruluk, 0.98 hassasiyet, 0.99 duyarlılık ve 0.99 F1 skoru ile başarılı bir performans göstermektedir. SA-TSLANet, geleneksel FFT yöntemlerine göre tırlama başlangıcını 0.19 saniye daha erken tespit ederek müdahale için kritik zaman kazandırır. Model, sınırlı eğitim verisiyle dahi güçlü genelleme yeteneğini korur (0.98 F1 skoru) ve gerçek zamanlı endüstriyel uygulamalar için uygun hesaplama verimliliği sunar. Araştırma ayrıca, yalnızca sağlıklı kesim verileriyle eğitim yapılarak uygulama maliyetlerinin azaltılmasını da ele alır. Bu fizik tabanlı derin öğrenme yaklaşımı, kuramsal titizlik ile pratik uygulanabilirliği dengeleyerek işleme süreci izlemeye katkı sağlar ve üretkenliği, kaliteyi ve takım kullanımını artıran akıllı üretim sistemleri için bir zemin oluşturur.
Özet (Çeviri)
This thesis introduces the Spindle-Aware Time Series Lightweight Adaptive Network (SA-TSLANet) for improved chatter detection in milling operations. Chatter, a self-excited vibration that degrades machining quality and reduces tool life, remains challenging to detect reliably across varied conditions. The proposed model integrates physics-informed spectral processing with deep learning through the novel Spindle-Aware Adaptive Spectral Block (SA-ASB), which effectively separates spindle harmonics from chatter vibrations. A multi-objective loss function incorporating crest factor, spindle, and ratio components guides the model to learn critical signal characteristics. Experimental validation demonstrates exceptional performance with 0.99 accuracy, 0.98 precision, 0.99 recall, and 0.99 F1 score. SA-TSLANet detects chatter onset 0.19 seconds earlier than traditional FFT methods, providing crucial time for intervention. The model maintains robust generalization (0.98 F1 score) even with limited training data and shows computational efficiency suitable for real-time industrial implementation. The research also explores training exclusively with healthy cutting data to reduce implementation costs. This physics-informed deep learning approach advances machining process monitoring by balancing theoretical rigor with practical applicability, providing a foundation for intelligent manufacturing systems that enhance productivity, quality, and tool utilization.
Benzer Tezler
- İdrar kültürlerinden izole edilen coag (-) staphylococcus (s. epidrmidis ve s. saprophyticus)'ların idrar yolu enfeksiyonlarındaki yeri
The Place of coag (-) staphylococcus to the urinary tract infectron which are isolated from the urine cultures
SUMRU ÇITAK(KORMAN)
- Dondurularak saklamanın tavuk etinin bazı kalite özellikleri üzerine etkisi
Başlık çevirisi yok
Ö.EVREN ATASOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SUMRU TÖMEK
- Çanakkale ve çevresi artiodactyla fosilleri (paleontoloji, biyostratigrafi, paleoekoloji ve paleobiyocoğrafya) (2 cilt)
Başlık çevirisi yok
VAHDET TUNA
- Uygun sulama yönteminin seçimine ekonomik faktörlerin etkisi
Effect of economical factors on the selection of irrigation methods
YASEMİN ALTINORAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatAnkara ÜniversitesiKültürteknik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN YILDIRIM