ENG FB kontakt

24.04.2025

Strona główna Sierpień-Wrzesień 2018 Zastosowanie sztucznej inteligencji do diagnozowania zużycia narzędzia w procesie frezowania *

Zastosowanie sztucznej inteligencji do diagnozowania zużycia narzędzia w procesie frezowania *

Application of artificial intelligence to diagnose tool wear during milling

Jan Burek, Paweł Kubik   |   03-09-2018

Mechanik nr 08/09/2018 - Obróbka skrawaniem

STRESZCZENIE: W artykule przedstawiono badania algorytmów sztucznej inteligencji w procesie rozpoznawania stanu narzędzia online. Ponadto opisano możliwości diagnozowania procesu frezowania, wynikające z zastosowana sztucznych sieci neuronowych, oraz ograniczenia zastosowania tej technologii. W przeprowadzonych badaniach doświadczalnych określono wpływ struktury sieci neuronowej na proces uczenia (czasochłonność uczenia i zdolność sieci do uogólniania wiedzy).

SŁOWA KLUCZOWE: frezowanie, sztuczne sieci neuronowe, TCM

ABSTRACT: The paper contains a research about an ability to use an artificial intelligence in tool condition monitoring process online. There was a parolee why developing a system which set a machine able to get a decision them self is advisable. Besides, there was described an ability to use an artificial intelligence, and limits to use the technology. In conducted experimental researchers there was discover an influence neural network’s structure on learning process (learning time-consuming and ability to make a knowledge an abstract).

KEYWORDS: milling, neural networks, TCM

BIBLIOGRAFIA / BIBLIOGRAPHY:

  • Byrns G., Dornfeld D., Inassaki I., Ketteler G., Konig W., Teti R. “Tool Condition Monitoring (TCM) – The Status of Research and Industrial Application”. CIRP, 1995.
  • Kurada S., Bradley C. “A review of machine vision sensors for tool condition monitoring”. Computers in Industry. 34, 1 (1997): s. 55–72.
  • Kościelny J. „Praktyczne problemy diagnostyki procesów przemysłowych”. PAR, 2010.
  • Korbicz J., Kościelny J., Kowalczuk Z., Cholewy W. „Diagnostyka procesów. Modele sztucznej inteligencji. Zastosowania”. Warszawa: Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, 2002.
  • Tadeusiewicz R. „Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami”. Warszawa: Oficyna Wydawnicza PLJ, 1998.
  • Cormen T., Leiserson E., Rivest R., Stein C. „Wprowadzenie do algorytmów”. Warszawa: Wydawnicwo Naukowe PWN, 2012.
  • Alper M., Asilturk I. “Effects of cutting tool parameters on vibration”. ICMMR 2016.

DOI: https://doi.org/10.17814/mechanik.2018.8-9.123

* Artykuł recenzowany

Pobierz plik / download

PL: Jan Burek, Paweł Kubik: Zastosowanie sztucznej inteligencji do diagnozowania zużycia narzędzia w procesie frezowania (PDF, ~0,7 MB)

ENG: Jan Burek, Paweł Kubik: Application of artificial intelligence to diagnose tool wear during milling (PDF, ~1,1 MB)

Strona główna Sierpień-Wrzesień 2018 Zastosowanie sztucznej inteligencji do diagnozowania zużycia narzędzia w procesie frezowania *

Zamów NEWSLETTER

Nasze propozycje

Wyścig o najważniejsze metale świata. Brudne oblicze czystej energii i cyfrowych technologii
Vince Beiser

Wyścig o najważniejsze metale świata. Brudne oblicze czystej energii i cyfrowych technologii

Wydawnictwo Prześwity

Wyścig o metale niezbędne ludzkości do produkcji czystej energii oraz rozwoju cyfrowych technologii...

Inżynieria materiałowa połączeń spawanych
Marek Blicharski, Jan Sieniawski

Inżynieria materiałowa połączeń spawanych

Wydawnictwo Naukowe PWN

Książka jest pierwszym w kraju opracowaniem tłumaczącym wyczerpująco i na dobrym poziomie zjawiska fizyczne...

Metrologia geometryczna powierzchni technologicznych. Zarysy kształtu – Falistość – Mikro- i nanochropowatość.
Stanisław Adamczak

Metrologia geometryczna powierzchni technologicznych. Zarysy kształtu – Falistość – Mikro- i nanochropowatość.

Wydawnictwo Naukowe PWN

"Metrologia geometryczna powierzchni technologicznych" to kompendium poświęcone tematyce pomiarów i analizy...

Nasi partnerzy