Ứng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Ứng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng
Ứng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng
Đại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAHUỲNH CÔNG LỚNƯNG DỤNG PHƯƠNG PHẤP UNSUPERVISED NEURAL NETWORKS DE XÁC ĐỊNH HƯ HỎNG GÃY RĂNG, Ứng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng , MÒN RĂNG CỦA HỘP GIẢM Tốc MỘT CẤP RĂNG TRỤ RĂNG THANGChuyên ngành: cơ KHÍ CHẾ TẠO MÁY Mã ngành: 2.01.00LUẬN VĂN THẠC sĩTP. HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2007CÔNG TRÌNH Được HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QƯÓC GIA TP HÒ CHÍ .MINHCán bộ hướng dần khoa học: TS. Lưu Thanh Tùng ........Cán Ứng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng bộ chấm nhận xét 1:...............................Cán bộ chấm nhận xét 2:...............................Luận văn thạc sĩ được báo vệ tại HỘI ĐONG CHÀỨng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng
M BĂO VỆ LUẬN VÀN THẠC SìTRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày....tháng...năm......CỜI CẢM ơ%Dê có được những kiến thức qui giá vả hoàn thành tốt luận vãn tốĐại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAHUỲNH CÔNG LỚNƯNG DỤNG PHƯƠNG PHẤP UNSUPERVISED NEURAL NETWORKS DE XÁC ĐỊNH HƯ HỎNG GÃY RĂNG, Ứng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng ng suốt thời gian qua và dặc hiệt là sự hướng dần cúa TS.Lưu Thanh Tùng, dà tận tình giúp dờ và tạo mọi diều kiện thuận ÌỢì cho em hoàn thành tốt nhiệm vụ của mình.Chân thành cám ơn qui thầy cô trong Khoa Cơ Khi, Bộ mòn Cơ giới hỏa XX - XD dà giúp dờ và úng hộ cho em trong suốt quả trình học tập, ng Ứng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng hiên cữu và nhất là trong thời gian thực hiện luận án.Chân thành cãm ơn các bạn sinh viên khóa 2003 - ngành Máy xây dựng và nàng chuyến đà dành nhiềuỨng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng
thời gian giúp sức cho đề tài hoàn thành lot hơn.ĩ a cuối cùng, chân thành cám on các Anh Chị dồng nghiệp và dồng học lóp Cao học Che lạo máy khóa J5 Đại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAHUỲNH CÔNG LỚNƯNG DỤNG PHƯƠNG PHẤP UNSUPERVISED NEURAL NETWORKS DE XÁC ĐỊNH HƯ HỎNG GÃY RĂNG, Ứng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng etworks (ANNS) for detecting fault conditions in gearbox is investigated. Specifically, the ability of a neural network to act as a predictor of correct gear behaviour is examined. Experimental results indicate that standard network architectures are unsuitable for temporal prediction of non-linear Ứng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng system behaviour. An unsupervised neural network architecture designed specifically as a predictor and based on Kohonen Model is therefore proposed. TỨng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng
he performance of this network is evaluated using measured data. Laboratory implementation of the fault detection system produced encouraging quantitaĐại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAHUỲNH CÔNG LỚNƯNG DỤNG PHƯƠNG PHẤP UNSUPERVISED NEURAL NETWORKS DE XÁC ĐỊNH HƯ HỎNG GÃY RĂNG, Ứng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng .................................. 1-41.1.1Bào tri phục hồi.................................... 21.1.2Bào tri phòng ngừa.................................. 31.1.3Bào tri chính xác................................... 31.2Tổng quan các phương pháp chuẩn đoán và xác địnhhư hòng của hộp truyền động....... Ứng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng ................ 4-91.2.1Phương pháp phân tích tin hiệu tiling binh đồngthời................................................ 41.2.2Phân tích miền thờiỨng dụng phương pháp unsupervised neural networks để xác định hư hỏng gãy răng, mòn răng của hộp giảm tốc một cấp răng trụ răng thẳng
gian............................ 5Đại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAHUỲNH CÔNG LỚNƯNG DỤNG PHƯƠNG PHẤP UNSUPERVISED NEURAL NETWORKS DE XÁC ĐỊNH HƯ HỎNG GÃY RĂNG,Đại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAHUỲNH CÔNG LỚNƯNG DỤNG PHƯƠNG PHẤP UNSUPERVISED NEURAL NETWORKS DE XÁC ĐỊNH HƯ HỎNG GÃY RĂNG,Gọi ngay
Chat zalo
Facebook