| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 76
First pagePrevious page12345678Next pageLast page
1.
Optimizacija chaboche materialnih parametrov z genetskim algoritmom
Nejc Dvoršek, 2022, master's thesis

Abstract: The basis of this thesis is research and development of a genetic algorithm for material parameters optimization. It is written in collaboration with AVL, which already has a solution for this problem, but is looking into better alternatives. Chaboche material model is a nonlinear isotropic and kinematic hardening model which can describe elasto-viscoplastic constitutive relations. Parameters of such complex nature do not have a physical interpretation in the real-world and must be defined with inverse analysis. Genetic algorithms (GA) are a promising tool to help with such tasks. They have been widely used and recognized for various optimization problems. Material data available are low cycle fatigue (LCF), creep, and tensile experiments. For each experiment a corresponding finite element model in Abaqus is prepared. Comparing experimental and simulation data is the objective function GA will try to minimize. For this reason, a corresponding fitness function was developed to score each individual. It makes use of similarity measure algorithm proposed in this paper [10]. GA was implemented in Python with Pygad library. Instead of bits, genes are represented with real-valued numbers with defined limits. Performance of developed GA was tested based on various population sizes, mutation probabilities, and crossover operators. The main parameter that impacts algorithms performance is population size. Paired with right mutation probability the algorithm can find a global minimum of described optimization problem. Making it a viable alternative to existing approach used at AVL.
Keywords: Chaboche material model, parameter optimization, genetic algorithm, finite element method
Published in DKUM: 16.12.2022; Views: 164; Downloads: 0
.pdf Full text (1,90 MB)

2.
Detekcija napak na odlitkih z globokim učenjem
Tomo Pšeničnik, 2022, master's thesis

Abstract: Cilj magistrske naloge je preučiti detekcijo napak na odlitkih z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Predstavljena je klasifikacija slik dobrih in slabih odlitkov, ki temelji na globokem učenju. Za učenje nevronske mreže smo uporabili obstoječo zbirko podatkov, ki vsebuje več kot 7000 slik. Za izdelavo programa smo uporabili okolje Matlab s pomočjo Deep learning toolbox vmesnika. Izdelali smo model konvolucijske nevronske mreže, izvedli učenje in prikazali rezultate. V drugem delu smo rezultate želeli izboljšati, zato smo se poslužili tehnike s prenosnim učenjem. Našim potrebam smo prilagodili obstoječo AlexNet arhitekturo, naložili zbirko podatkov in izvedli učenje nevronske mreže. Na koncu prikažemo rezultate kot je klasifikacijska točnost modela. Delovanje modela preizkusimo še na testni množici slik, katere niso bile vključene v proces učenja.
Keywords: Globoko učenje, detekcija napak, klasifikacija, konvolucijska nevronska mreža, odlitek
Published in DKUM: 09.12.2022; Views: 162; Downloads: 22
.pdf Full text (3,25 MB)

3.
Spremljanje obrabe rezalnega orodja z uporabo umetne inteligence : diplomsko delo
Andrej Jukić, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu so na začetku predstavljena obravnavana področja, kjer se teoretično spoznamo s proizvodnimi sistemi, umetno inteligenco, klasifikacijo, učnimi algoritmi, merami za ocenjevanje in z obdelovalnim postopkom rezkanja. Bistvenega pomena je področje klasifikacije in mer za ocenjevanje, zaradi tega sta ti dve področji bolj podrobno opisani. Po teoretičnem izhodišču sledi poglavje praktične izvedbe, pri katerem smo predstavljeno teorijo uresničili. V tem sklopu so opisani trije poizkusi, kjer smo preverjali zastavljene teze s pomočjo gravirnega stroja Lakos 150 in računalniškega programa Matlab, ki je podpiral strojno učenje (klasifikacijo). S poizkušanjem smo tako potrdili vse teze, dosegli večino zastavljenih ciljev, pri čemer nismo dosegli glavnega cilja dela (uspešna klasifikacija glede na status orodja) zaradi strokovne zahtevnosti področja.
Keywords: umetna inteligenca, strojno učenje, klasifikacija, rezkanje
Published in DKUM: 25.10.2022; Views: 108; Downloads: 16
.pdf Full text (2,03 MB)
This document has many files! More...

4.
Uporaba multispektralne kamere v industijskih aplikacijah
Franci Piko, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi je predstavljen postopek zajemanja multispektralnih slik ter obdelava multispektralnih slik. V prvem delu je predstavljeno delovanje mulispektralne kamere in nekaj razlik med njimi ter delovanje multispektralnega senzorja. V drugem delu predstavimo uporabo multispektralne kamere v različnih industrijskih panogah, kjer se ta tehnologija najbolj uporablja. Na koncu v tretjem delu pa je predstavljeno zajemanje slik z multispektralno kamero in obdelava zajetih slik ter vrednotenje rezultatov, ki smo jih dobili z obdelavo.
Keywords: multispektralna kamera, multispektralno slikanje, obdelava slik, raster, ločevanje.
Published in DKUM: 29.09.2022; Views: 131; Downloads: 23
.pdf Full text (2,92 MB)

5.
Industrija 4.0: razvoj in vpliv na gospodarstvo v EU
Mark Cipot, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu so predstavljene prve tri industrijske revolucije ter njeni pomembni izumi, ki so omogočili razcvet industrije v EU. Opisana je industrija 4.0, njeni koncepti ter prvi začetki. Predstavljene so prednosti, ki jih ponuja nova tehnologija ter izzive s katerimi se je potrebno soočati pri uvedbi digitaliziranega projekta v proizvodnjo. Podrobno so opisane nekatere komponente industrije 4.0, njihova povezanost v družbi in proizvodnimi procesi ter zakaj jih je potrebno vključevati. Zajeti so vplivi na industrijo, proizvodne procese, logistiko, delovno silo ter tudi družbo. Na koncu dela je opravljena analiza dveh močno digitaliziranih podjetij, ki sta z novimi inovacijami in tehnologijo omogočili zanesljivejši proces proizvodnje ter zmanjšali napor delovne sile. Za konec je predstavljena industrija 5.0, prihodnost industrijskih procesov in družba 5.0, ki predstavlja eno od velikih izzivov.
Keywords: industrija 4.0, internet stvari, vpliv na gospodarstvo, EU, digitalizacija, družba
Published in DKUM: 29.09.2022; Views: 152; Downloads: 23
.pdf Full text (810,25 KB)

6.
Priprava tehnologije izdelave ročaja kuhinjske pečice
Aljaž Petek Regoršek, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu so predstavljeni postopki izdelave ročaja kuhinjske pečice na CNC-stroju. Opisano je podjetje Aluminium Kety Emmi d.o.o., predstavljene so osnove odrezovalnih postopkov, opisani so stroj in orodje, njegova priprava in merjenje, priprava menjave, vpenjanje obdelovancev, tehnologija izdelave, kontrola izdelave in tehnološka dokumentacija. V diplomskem delu je predvsem poudarek na postopku priprave tehnologije na CNC-stroju. Obravnavani so torej priprava orodja, umerjanje orodja, opis CNC-stroja, priprava menjave, opis orodja in vse faze obdelave.
Keywords: tehnološki postopki
Published in DKUM: 29.09.2022; Views: 109; Downloads: 16
.pdf Full text (3,46 MB)

7.
Spremljanje procesa montaže z uporabo strojnega vida
Peter Lampret, 2022, master's thesis

Abstract: Magistrsko delo obravnava uporabo strojnega vida v procesu montaže. V prvem delu naloge imamo obravnavane teoretične osnove strojnega vida s poudarkom na sledenju objektov. V nadaljevanju naloge je prikazano oblikovanje montažnega mesta, ki omogoča spremljanje procesa montaže s strojnim vidom. Nato pa je prikazan razvoj programa za sledenje komponent in preverjanje pravilnosti montaže na tlačilki za žoge. Program je izdelan v programskem okolju MATLAB, najprej je prikazano, kako iz videa dobimo temeljne podatke, ki jih uporabimo za učenje detektorjev, ti morajo prepoznati vse komponente tlačilke in pravilnost sestave. Na koncu sledi prikaz delovanja programa in rezultati. Izkaže se, da program dobro prepozna pravilnost sestave, nekoliko več težav pa ima s sledenjem komponent čez celoten posnetek.
Keywords: strojni vid, sledenje objektov, montaža, MATLAB
Published in DKUM: 23.09.2022; Views: 164; Downloads: 24
.pdf Full text (2,12 MB)

8.
Načrtovanje sistema strojnega vida za kontrolo prenosa pretisnih omotov v podjetju Lek d.d.
Ivo Kuzma, 2022, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu je predstavljeno načrtovanje sistema strojnega vida in načrtovanje sistema s senzorji za kontrolo prenosa pretisnih omotov. Cilj obeh sistemov je prepoznati napačno izbite pretisne omote in posledično olajšati in pohitriti delo operaterja na proizvodni liniji. Za sistem strojnega vida so predstavljeni trije različni algoritmi, primerjava algoritmov med seboj ter primerjava obeh načrtovanih sistemov. Na koncu so podane smernice za implementacijo posameznih sistemov v podjetje ter podani zaključni sklep raziskovanja.
Keywords: optimizacija proizvodnje, strojni vid, metode strojnega učenja, fotoelektrični senzor, načrtovanje, implementacija
Published in DKUM: 23.09.2022; Views: 130; Downloads: 0
.pdf Full text (3,85 MB)

9.
Detekcija napak med 3d tiskom z uporabo strojnega vida
Nejc Tovornik, 2022, master's thesis

Abstract: V magistrski nalogi smo zasnovali cenovno ugodno rešitev za zajem slike in odkrivanje napak pri 3D tisku več enakih izdelkov. Najprej smo na kratko pregledali osnove 3D tiska in strojnega vida. Za zajem slike smo izbrali cenovno dostopen komercialni 1D linijski slikovni senzor, ki ne povzroča popačenja leče. Na podlagi meritev smo preučili delovanje tovrstnega senzorja, izdelali tiskano vezje in krmilni program za DSP mikrokrmilnik. Ustvarili smo vtičnik za rezalnik Ultimaker Cura, ki v sloje tiskanega izdelka doda G-kodo za izvajanje skeniranja, ter izdelali program za detekcijo napak. Program temelji na metodi primerjanja zajetih slik prvega uspešnega tiska s slikami nadaljnjih. Potrdili smo, da program uspešno zazna večino napak in ustrezno prekine proces 3D tiskanja.
Keywords: Strojni vid, CIS senzor, 3D-tisk, STM32, Python, G-koda, Duet3D, OpenCV, Altium, C++, Ultimaker Cura
Published in DKUM: 22.09.2022; Views: 110; Downloads: 12
.pdf Full text (6,37 MB)

10.
Sistem za podporo postopka tuširanja orodij za globoki vlek : doktorska disertacija
Lucijano Berus, 2022, doctoral dissertation

Abstract: Doktorska disertacija se ukvarja z digitalizacijo postopka tuširanja orodij za globoki vlek. Tuširanje orodja in analiza tuširne slike sta integralni del postopka izdelave orodij, ki služita za določanje prileganja orodja in preoblikovanca. Rezultat analize tuširne slike je pokazatelj tehnološke kakovosti orodja. Zaradi odsotnosti znanstvene obravnave postopka tuširanja doktorska disertacija opisuje postopek in ga umesti v proces izdelave orodij. V nadaljevanju je zaradi digitalizacije postopka tuširanja predstavljen sistem za analizo tuširne slike, ki je sestavljen iz 3D digitalno optičnega zajemanja barvnih in geometrijskih informacij tuširanih preoblikovancev, predhodne obdelave zajetih podatkov z decimacijo, segmentacijo po metodi k-voditeljev, določanja stopnje svetlosti, mreženja (2D in 3D) in prikaza področij z informacijo o kakovosti naleganja na CAD modelu. Ob tem je predstavljena tudi integracija analize tuširne slike z rezultati simulacije preoblikovanja za ocenjevanje naleganja orodij. Razviti so bili kazalniki, za prikaz stopnje pokritosti oblakov točk in stopnje homogenosti. Za delovanje sistema je treba s predobdelavo zajete 3D tuširne slike ločiti barvne točke spodnje in zgornje površine preoblikovanca. Učinkovitost segmentacije je empirično validirana na podlagi Davies-Bouldinovega indeksa. Rezultati sistema so tudi primerjani s strokovnjakovo sposobnostjo analize tuširne slike za določitev naleganja orodja.
Keywords: izdelava preoblikovalnih orodij, tuširanje, 3D skeniranje, tuširna slika, analiza slik, segmentacija
Published in DKUM: 22.08.2022; Views: 243; Downloads: 0

Search done in 0.16 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica