Überwachung des Verschleißzustandes von Bohrwerkzeugen mithilfe von Körperschallsignalen
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
04.03.2025
Verlag
ApprimusSeitenzahl
132
Maße (L/B/H)
21/14,8/0,9 cm
Gewicht
257 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-9855526-8-9
Die Zielsetzung dieser Arbeit besteht in der Analyse des sich anhand Verschleiß zeitlich verändernden Werkzeugzustandes durch Messen von Körperschallsignalen und Auswertung mittels Algorithmen des maschinellen Lernens. Die Forschungsarbeit basiert auf der Hypothese, dass Körperschallsignale mit der Beanspruchung von Bohrwerkzeugen korrelieren und somit eine quantitative Bewertung des sich kontinuierlich verändernden Verschleißzustandes erlauben.
Für eine Modellierung des zeitlich verändernden Werkzeugzustandes und eine Auswertung mittels Algorithmen des maschinellen Lernens sind Messsignale, welche von äußeren Umgebungseinflüssen bestmöglich unbeeinflusst sind, von elementarer Bedeutung. Eine wissenschaftliche Vorgehensweise zur Generierung solcher Messdaten adressierte diese Dissertation. Nachfolgend wird erläutert, welche Schritte erforderlich sind, um aus den aufgezeichneten Körperschallsignalen Kennwerte zu extrahieren. Diese Kennwerte werden aus dem Zeitbereich sowie aus dem Frequenzbereich bestimmt und im Hinblick auf Korrelationen zum Freiflächenverschleiß des Bohrwerkzeuges hin untersucht. Abschließend erfolgt eine systematische Analyse unterschiedlicher Algorithmen des Maschinellen Lernens sowie Optimierungsansätze zur Minimierung des Vorhersagefehlers. Die Originalität dieser Dissertation liegt dabei im Versuchsaufbau, welcher die Auswirkung äußerer Einflüsse bestmöglich ausschließt und in der wissenschaftlich strukturellen Vorgehensweise der Analyse der aus dem Körperschallsignal extrahierten Kennwerte sowie der hier vorgestellten Algorithmen des maschinellen Lernens.
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