Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  neural networks ensemble
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In this paper the method based on the ensemble of artificial neural networks is presented for prediction of the geometrical quality of workpieces after electro-discharge machining (EDM). The complexity and random nature of physical phenomena accompanying the EDM process excluded the theoretical ways. The working electrodes were measured using CMM in flexible manufacturing system. The data obtained from inter-operational measurements were used for the neural networks training. Commonly used measures to express the tool wear turn out to be useless due to their large uncertainty. The tool monitoring and the ensemble method provided more stable diagnosis of the condition of the tool.
PL
W artykule przedstawiono metodę opartą na implementacji zespołu sztucznych sieci neuronowych w celu prognozowania geometrycznej jakości przedmiotów kształtowanych obróbką elektroerozyjną. Złożoność i losowy charakter zjawisk fizycznych towarzyszących procesowi obróbki EDM utrudniają teoretyczne podejście. Elektrody robocze zostały zmierzone za pomocą maszyny współrzędnościowej w elastycznym systemie produkcji. Dane uzyskane z pomiarów międzyoperacyjnych wykorzystano do szkolenia sieci. Powszechnie stosowane miary zużycia narzędzia okazały się nieprzydatne ze względu na ich znaczną niepewność. Monitorowanie narzędzia i zastosowanie zespołów sieci neuronowych pozwoliły na uzyskanie bardziej stabilnej diagnozy stanu narzędzia.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.