Zeitschrift für angewandten Maschinenbau

Abstrakt

Schätzung abhängiger Parameter des Sägeprozesses

Aniruddha Ghosh

In diesem Artikel wird versucht, mithilfe der neuronalen Netzwerktechnik ein Modell zur Vorhersage der Ausgabereaktionen des Unterpulverschweißens (UP) zu entwickeln. Außerdem wurde ein mathematisches Modell entwickelt, um die Auswirkungen von Eingangsvariablen (z. B. Strom, Spannung, Fahrgeschwindigkeit) auf die Ausgabereaktionen (z. B. Verstärkungshöhe, Schweißnahtbreite, Metallabscheidungsrate) zu untersuchen . Das UP-Verfahren wurde für diese Anwendung aufgrund der komplexen Variablen ausgewählt, die mit dem Verfahren verbunden sind, sowie aufgrund seiner bedeutenden Anwendung bei der Herstellung kritischer Geräte, die viele wirtschaftliche und soziale Auswirkungen haben. Im Rahmen dieser Studie wird das neuronale Netzwerkmodell entsprechend den tatsächlichen Ein- und Ausgaben trainiert. Wenn das Training abgeschlossen ist, werden dem Modell die gewünschten Eingaben gegeben und es gibt den geschätzten Ausgabewert aus. Und entsprechend diesem können wir auch den Fehler zwischen den tatsächlichen und den vorhergesagten Ergebnissen schätzen. Das neuronale Netzwerk wird hier implementiert, weil es eine bemerkenswerte Fähigkeit besitzt, aus komplizierten oder ungenauen Daten Bedeutung abzuleiten und verwendet werden kann, um Muster zu extrahieren und Trends zu erkennen, die zu komplex sind, um von Menschen oder anderen Computertechniken erkannt zu werden. Daher kann man sich ein trainiertes neuronales Netzwerk als
„Experten“ für die Informationskategorie vorstellen, die es zu analysieren hat.