Conte, Salvatore (2021) Smart process monitoring of machining operations. [Tesi di dottorato]

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Tipologia del documento: Tesi di dottorato
Titolo: Smart process monitoring of machining operations
Autori:
AutoreEmail
Conte, Salvatoresalvatore.conte@unina.it
Data: 15 Aprile 2021
Numero di pagine: 106
Istituzione: Università degli Studi di Napoli Federico II
Dipartimento: Ingegneria Chimica, dei Materiali e della Produzione Industriale
Dottorato: Ingegneria dei Prodotti e dei Processi Industriali
Ciclo di dottorato: 33
Coordinatore del Corso di dottorato:
nomeemail
D'Anna, Andreaandrea.danna@unina.it
Tutor:
nomeemail
D'Addona, Doriana Marilena[non definito]
Teti, Roberto[non definito]
Data: 15 Aprile 2021
Numero di pagine: 106
Parole chiave: sensor monitoring; artificial intelligence; manufacturing; cutting; grinding; artificial neural network; bees algorithm; industry 4.0
Settori scientifico-disciplinari del MIUR: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-IND/16 - Tecnologie e sistemi di lavorazione
Depositato il: 05 Dic 2022 13:18
Ultima modifica: 05 Dic 2022 16:28
URI: http://www.fedoa.unina.it/id/eprint/13463

Abstract

The following thesis explores the possibilities to applying artificial intelligence techniques in the field of sensory monitoring in the manufacturing sector. There are several case studies considered in the research activity. The first case studies see the implementation of supervised and unsupervised neural networks to monitoring the condition of a grinding wheel. The monitoring systems have acoustic emission sensors and a piezoelectric sensor capable to measuring electromechanical impedance. The other case study is the use of the bees' algorithm to determine the wear of a tool during the cutting operations of a steel cylinder. A script permits this operation. The script converts the images into a numerical matrix and allows the bees to correctly detect tool wear.

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