Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

https://doi.org/10.17559/TV-20160405151333

Uporaba tehnike mekog računalstva za modeliranje i predviđanje postupka CNC brušenja

Tomislav Šarić orcid id orcid.org/0000-0002-6339-7936 ; Mechanical Engineering Faculty, Trg I. Brlić Mažuranić 2, 35000 Slavonski Brod, Croatia
Goran Šimunović orcid id orcid.org/0000-0002-7159-2627 ; Mechanical Engineering Faculty, Trg I. Brlić Mažuranić 2, 35000 Slavonski Brod, Croatia
Roberto Lujić ; Mechanical Engineering Faculty, Trg I. Brlić Mažuranić 2, 35000 Slavonski Brod, Croatia
Katica Šimunović ; Mechanical Engineering Faculty, Trg I. Brlić Mažuranić 2, 35000 Slavonski Brod, Croatia
Aco Antić orcid id orcid.org/0000-0002-8520-762X ; Faculty of Technical Sciences, Trg Dositeja Obradovića 6, Novi Sad, Serbia


Puni tekst: hrvatski pdf 1.875 Kb

str. 1123-1130

preuzimanja: 514

citiraj

Puni tekst: engleski pdf 1.875 Kb

str. 1123-1130

preuzimanja: 340

citiraj


Sažetak

Zbog složenosti procesa brušenja višeslojne keramike te osiguranja zahtijevane kvalitete proizvoda, odabir optimalnih tehnoloških parametara je izazovan zadatak za proizvođače. Osigurati traženu izlaznu kvalitetu proizvoda (paralelnost površina) u funkciji ulaznih parametara (stroj, operater stroja, folija i proizvodna linija) predstavlja glavni cilj istraživanja. "Tehnike mekog računalstva" dobivaju pozornost istraživača za modeliranje procesnih parametara složenih tehnoloških procesa. U ovom radu koristi se tehnika mekog računalstva poznata kao umjetne neuronske mreže (ANN) za modeliranje i predviđanje parametara tehnološkog procesa CNC brušenja višeslojne keramike. Rezultati su pokazali da ANN s algoritmom širenja unazad potvrđuje primjenu i na ovaj problem. Oblikovanjem različitih arhitektura ANN (pravila učenja, prijenosne funkcije, broj i strukture skrivenih slojeva i drugi) na setu podataka iz proizvodno – tehnološkog procesa ostvaren je najbolji rezultat RMS greške od 10,76 % u procesu učenja i 12,07 % u procesu validacije. Ostvareni rezultati potvrđuju prihvatljivost i primjenu ovog istraživanja u tehnološkoj i operativnoj pripremi proizvodnje.

Ključne riječi

brušenje; neuronske mreže; meko računalstvo; predviđanje

Hrčak ID:

163760

URI

https://hrcak.srce.hr/163760

Datum izdavanja:

16.8.2016.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 2.063 *