Search the digital library catalog

Abstract: V industriji se kovinski obdelovanci pogosto toplotno obdelujejo z namenom poboljšanja njihovih mehanskih lastnosti, pri čemer pa se pojavljajo neželene deformacije njihove geometrije. Zaradi dosežene visoke trdote (60 HRC ali več) klasični pristopi ravnanja z upogibanjem in valjanjem niso učinkoviti, saj se material poruši. V ta namen smo se v okviru doktorske raziskave ukvarjali z analizo vpliva plastičnih površinskih deformacij na spremembe geometrije kaljenih kovinskih obdelovancev. Izveden je bil laboratorijski eksperiment, v katerem smo na podlagi nadzorovanega vnosa površinskih plastičnih deformacij, visokoresolucijskega zajema geometrije obdelovancev, merjenja pospeškov ter zajema zvoka ravnalnih udarcev (udarci, ki plastično deformirajo površino obdelovanca) pripravili bazo podatkov s 3063 vzorci. Dodatno smo zajemali zvočne odzive nadzorovanih udarcev, ki ne deformirajo površine obdelovanca. Z uporabo U-Net nevronske mreže smo razvili model za napovedovanje spremembe geometrije kaljenega kovinskega obdelovanca glede na vnesene plastične površinske deformacije. V nadaljevanju smo predlagali novo arhitekturo globoke konvolucijske mreže za regresijo, ki omogoča dva vhoda različnih podatkovnih tipov in dimenzij (zvok ravnalnega udarca in reprezentacija geometrije obdelovanca z vključenimi podatki o ravnalnih udarcih) ter večdimenzionalni izhod (napovedana sprememba geometrije obdelovanca). Prav tako smo z uporabo globoke nevronske mreže razvili model, ki izključno na podlagi zvoka nadzorovano izvedenih udarcev, ki ne deformirajo površine obdelovanca, učinkovito napove geometrijo kovinskega obdelovanca. Uspešnost razvitih napovednih modelov smo ocenili z relativno absolutno napako (angl. relative absolute error (RAE)), povprečno kvadratno napako (angl. root mean squared error (RMSE)) in relativno kvadratno napako (angl. relative squared error (RSE)). Najuspešnejši model za napovedovanje oblike obdelovanca je imel na testnih podatkih odlično zmogljivost napovedovanja, saj so povprečne vrednosti RAE znašale 0,0499, RMSE 0,0129 in RSE 0,0040. Pri vključitvi zvoka v napovedovalni model so vrednosti RAE znašale 0,0739, RMSE 0,0185 in RSE 0,0075. Pri napovedi oblike obdelovanca samo iz zvoka pa so povprečne vrednosti RAE znašale 0,7439, RMSE 0,1744 in RSE 0,5638.
Keywords: proces ravnanja, kaljeni obdelovanec, proizvodnja, konvolucijska nevronska mreža, modeliranje, oblak točk, zvok
Published in DKUM: 06.10.2023; Views: 632; Downloads: 0