| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Spremljanje obrabe rezalnega orodja z uporabo umetne inteligence : diplomsko delo
Avtorji:ID Jukić, Andrej (Avtor)
ID Šafarič, Riko (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Klančnik, Simon (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Peršak, Tadej (Komentor)
Datoteke:.pdf VS_Jukic_Andrej_2022.pdf (2,03 MB)
MD5: 9432756B903FEA51A5F055A41C96AEF1
 
.zip VS_Jukic_Andrej_2022.zip (552,87 KB)
MD5: 289A362DFE643AF492116110212ACBD7
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis: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.
Ključne besede:umetna inteligenca, strojno učenje, klasifikacija, rezkanje
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[I. Jovanovič]
Leto izida:2022
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (XV, 50 f.))
PID:20.500.12556/DKUM-82958 Novo okno
UDK:004.85:621.937(043.2)
COBISS.SI-ID:139369475 Novo okno
Datum objave v DKUM:25.10.2022
Število ogledov:396
Število prenosov:32
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:12.09.2022

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Tool condition monitoring using artificial intelligence
Opis:In the diploma work, the discussed areas are presented at the beginning, where we get to know theoretically about production systems, artificial intelligence, classification, learning algorithms, evaluation measures and the machining process of milling. The area of classification and evaluation measures is of vital importance, so these two areas are described in more detail. The theoretical starting point is followed by the chapter on practical implementation, in which we put the presented theory into practice. In this section, three experiments are described, where we checked the proposed theses with the help of the Lakos 150 engraving machine and the computer program Matlab, which supported machine learning (classification). Through experimentation, we confirmed all theses, achieved most of the set goals, but did not achieve the main goal of the task (successful classification according to the status of the tool), due to the professional complexity of the field.
Ključne besede:artificial inteligence, machine learning, classification, milling


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici