prikaz prve stranice dokumenta Klasifikacija tvrdoće obratka kod bušenja kamena primjenom signala vibracija
  Preuzmi
PDF 2.45 MB
diplomski rad
Klasifikacija tvrdoće obratka kod bušenja kamena primjenom signala vibracija
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2023. urn:nbn:hr:235:570663
Šlankovič, Matej
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Šlankovič, M. (2023). Klasifikacija tvrdoće obratka kod bušenja kamena primjenom signala vibracija (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:570663

Šlankovič, Matej. "Klasifikacija tvrdoće obratka kod bušenja kamena primjenom signala vibracija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:570663

Šlankovič, Matej. "Klasifikacija tvrdoće obratka kod bušenja kamena primjenom signala vibracija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:570663

Šlankovič, M. (2023). 'Klasifikacija tvrdoće obratka kod bušenja kamena primjenom signala vibracija', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 26.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:570663

Šlankovič M. Klasifikacija tvrdoće obratka kod bušenja kamena primjenom signala vibracija [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2023 [pristupljeno 26.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:570663

M. Šlankovič, "Klasifikacija tvrdoće obratka kod bušenja kamena primjenom signala vibracija", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:570663

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:570663
Podaci o radu
NaslovKlasifikacija tvrdoće obratka kod bušenja kamena primjenom signala vibracija
Naslov (engleski)Workpiece hardness classification using vibration signals in stone drilling
AutorMatej Šlankovič
MentorDanko Brezak (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb
Datum i država obrane2023-07-20, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Proizvodno strojarstvo
Sažetak
Kroz rad se istražuje mogućnost primjene neuronske mreže s radijalnim baznim funkcijama za klasifikaciju tvrdoće kamena na temelju signala vibracija snimljenih pri obradi bušenjem. U prvom dijelu rada iznosi se značaj i vrste nadzora obradnih procesa, što je dodatno prošireno dubljim pregledom karakteristika signala snimanih tijekom indirektnog nadzora. Na kraju teorijskog dijela, analizirani su model obradnog sustava s modulom za indirektni nadzor tvrdoće kamena i novodizajnirano svrdlo s kanalom za ispuhivanje. Nakon teorijskog dijela, detaljno je prikazan provedeni eksperiment. Redom su opisani: eksperimentalni postav, korištene vrste kamenih uzoraka, mjerenje i obrada signala, te izdvajanje značajki. Zatim je iznesena struktura, matematički model i principi rada neuronske mreže s radijalnim baznim funkcijama. Naposljetku su prikazani rezultati provedenog eksperimenta te je iznesen konačan zaključak o primjenjivosti mreže za klasifikaciju tvrdoće.
Sažetak (engleski)
The paper explores the possibility of applying the radial basis function neural network for the stone hardness classification based on vibration signals measured during drilling process. In the first part of the paper, the importance and types of monitoring of machining processes are presented. Which is additionally expanded by a deeper overview of indirectly monitored signals. At the end of the theoretical part, the model of machining system with the module for indirect stone hardness monitoring and the newly designed drill bit with a channel that allows the flow of cutting fluids were analyzed. After the theoretical part, the conducted experiment is thoroughly described in the following order: the experimental setup, used types of stone samples, measurement and processing of signals, and feature extraction. Subsequently followed by explanation of the structure, mathematical model and operating principles of the radial basis function neural network. Final chapter presents the results of conducted experiment and concluding remarks of applicability of neural network for hardness classification.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:235:570663
Studijski programNaziv: Strojarstvo; smjerovi: Konstrukcijski smjer, Procesno-energetski smjer, Proizvodni smjer, Inženjersko modeliranje i računalne simulacije, Brodostrojarski smjer, Industrijsko inženjerstvo i menadžment, Inženjerstvo materijala, Mehanika i robotika, Autonomni sustavi i računalna inteligencija
Smjer: Autonomni sustavi i računalna inteligencija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka strojarstva (mag. ing. mech.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2023-07-05 18:52:15