Skip to the main content

Original scientific paper

https://doi.org/10.17559/TV-20141201225004

Predviđanje tehnoloških parametara savijanja lima u dvije faze pomoću usmjerene neuronske mreže

Jernej Senveter orcid id orcid.org/0000-0002-5581-7726 ; University of Maribor, Faculty of Mechanical Engineering, Smetanova ulica 17, 2000 Maribor, Slovenia
Joze Balic ; University of Maribor, Faculty of Mechanical Engineering, Smetanova ulica 17, 2000 Maribor, Slovenia
Mirko Ficko ; University of Maribor, Faculty of Mechanical Engineering, Smetanova ulica 17, 2000 Maribor, Slovenia
Simon Klancnik ; University of Maribor, Faculty of Mechanical Engineering, Smetanova ulica 17, 2000 Maribor, Slovenia


Full text: croatian pdf 900 Kb

page 1155-1161

downloads: 821

cite

Full text: english pdf 900 Kb

page 1155-1161

downloads: 365

cite


Abstract

Članak prikazuje savijanje lima u dvije faze i predviđanje konačnog kuta savijanja pomoću usmjerene neuronske mreže. Glavni cilj je bio istražiti tehnološke parametre savijanja lima u dvije faze i razviti inteligentan način, koji će omogućiti predviđanje tih tehnoloških parametara. Prikazan je proces savijanja lima u dvije faze, gdje se prikazuju i razni tehnološki parametri i ispitni alati sa kojima su provedena ispitivanja i mjerenja. Rezultati ispitivanja i mjerenja su bili ključ u donošenju procjene pojedinih tehnoloških parametara. Opisano je predviđanje konačnog kuta savijanja lima korištenjem usmjerene neuronske mreže, koja prima signale na ulazu. Ti signali tada prolaze kroz skrivenu razinu do izlaza, gdje dobiju odgovor na ulazne signale. Za ulaz u neuronsku mrežu upotrebljavaju se podaci koji utječu na odabir kuta konačnog savijanja. Za neuronsku mrežu se koristi pet različitih inputa. Odabirom željenog kuta savijanja pomoću neuronske mreže, može se doprinijeti optimizaciji savijanja lima u dvije faze.

Keywords

inteligentni sustav; neuronske mreže; predviđanje konačnoga kuta savijanja; savijanje u dvije faze

Hrčak ID:

163794

URI

https://hrcak.srce.hr/163794

Publication date:

16.8.2016.

Article data in other languages: english

Visits: 2.557 *