magistrsko delo
Antonio Radić (Avtor), Uroš Župerl (Mentor), Aleš Hace (Mentor), Franc Čuš (Komentor)

Povzetek

Laser Engineered Net Shaping (LENS) je sodobna dodajalna tehnologija nanašanja kovinskih materialov, pri kateri nastajajo več-slojni materiali. Pri obdelavi več-slojnih kovinskih materialov s frezanjem nastopajo težko določljive rezalne sile zaradi variabilne trdote materiala. Metoda nevronskih mrež je uporabljena za modeliranje povprečne rezalne sile, ki nastopa pri obdelavi več-slojnega kovinskega materiala. Z uporabo enakega orodja je modeliran časovni potek sil. Uporabljene nevronske mreže napovejo rezalne sile z napako manjšo od 0,1%. V drugem delu naloge so opisane meritve debeline navarjenega sloja več-slojnega kovinskega materiala. Za to nalogo je izdelan uporabniški vmesnik, ki avtomatsko meri debelino navarjenega sloja z izbiro mikroskopske metalografske fotografije vzorca več-slojnega kovinskega materiala iz vgrajene baze fotografij.

Ključne besede

frezanje;več-slojni kovinski materiali;modeliranje rezalne sile;nevronske mreže;merjenje;debelina sloja;magistrske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UM FS - Fakulteta za strojništvo
Založnik: [A. Radić]
UDK: 004.89:621.914-047.58(043.2)
COBISS: 18824214 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 1244
Št. prenosov: 79
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Multi-layered metal materials milling process modelling
Sekundarni povzetek: Laser Engineered Net Shaping (LENS) is modern additive technology of material deposing. Multi-layered metal materials are made by this technology. Multi-layered metal materials machining creates hardly determinable cutting forces which are affected by material variable hardness. Average cutting force during multi-layered metal material machining is modelled by neural networks. Force time-series is modelled by the same tool. Neural networks that are used are giving very good results with prediction error less than 0,1 %. Second part deals with multi-layered metal material cladded layer measurements. For this task was made graphic user interface which measures cladded layer thickness automatically from embedded metallographic microscopic picture database
Sekundarne ključne besede: milling;mult-layered material;cutting force modelling;neural networks;measurement;cladded layer thickness;
URN: URN:SI:UM:
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za strojništvo, Mehatronika
Strani: VIII, 56 f.
ID: 8752547