Rövidített megjelenítés

Szűcs Balázs
2023-07-12T17:09:47Z
2023-07-12T17:09:47Z
2019
http://hdl.handle.net/20.500.14044/24266
Az Ipar 4.0 terjedésének köszönhetően a gyártásban is egyre nagyobb hangsúly kerül a gépi tanulásra. Az iparban előállított adathalmaz kiváló kiindulási alapot biztosít a berendezések és termékjellemzők vizsgálatára, nem ismert összefüggések feltárásra. A tanulmányban példákon keresztül bemutatásra kerülnek a gépi tanulás algoritmusok lehetséges felhasználási módjai, valamint egy hibadetektálási eljárás, melynek következtében a szerelősori kihozatal növelhető, a kritikus szerelési hibák elkerülhetőek. A belsőégésű motorok főtengelyeinek átforgatási nyomaték méréseit gépi tanulással elemezve nem ismert összefüggések kerültek feltárásra, melyek alapján a szerelési folyamat korai szakaszában detektálható az idegen anyag a csapágyakon és a főtengelycsapokon, így elkerülhetőek az utómunka miatt feleslegessé váló további műveletek.
dc.formatPDF
HUN
Gépi tanulás alkalmazási lehetőségei hibadetektálásra belsőégésű motorok összeszerelésénél
Open Access
Szerző
Budapest
Óbudai Egyetem
gépi tanulás
mesterséges intelligencia
neurális hálózatok
belsőégésű motor
hibadetektálás
digitalizáció
Big Data
ipar 4.0
gyártás
gyártásoptimalizálás
minőségbiztosítás
Tudományos cikk
Bánki Közlemények
local.tempfieldCollectionsFolyóiratcikkek
ISSN 2560-2810
Kiadói változat
22-28 . p.
2
2
2019
Óbudai Egyetem


A dokumentumhoz tartozó fájlok

Thumbnail

A dokumentum a következő gyűjtemény(ek)ben található meg

Rövidített megjelenítés