Schnittwertoptimierung mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze:
Gespeichert in:
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|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Aachen
Shaker
1998
|
| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Darmstädter Forschungsberichte für Konstruktion und Fertigung
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: Darmstadt, Techn. Univ., Diss., 1998 |
| Beschreibung: | XI, 120 S. Ill., graph. Darst. |
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I
KAPITEL
I
.
EINLEITUNG
.
1
A.
SCHNITTWERTBESTIMMUNG
.
2
B,
PROBLEMSTELLUNG
.
3
KAPITEL
II
.
ZIELSETZUNG
UND
VORGEHENSWEISE
.
5
A.
ZIELSETZUNG
.
6
B.
VORGEHENS
WEISE
.
7
KAPITEL
III
.
STAND
DER
TECHNIK
.
9
A.
OPTIMIERUNG
VON
SCHNITTPARAMETEM
.
10
1.
OPTIMIERUNGSFUNKTION
.
11
2.
VERKNUEPFUNG
VON
STANDZEIT
UND
SCHNITTPARAMETEM
.
13
3.
OPTIMIERUNGSSTRATEGIE
.
15
4.
RESTRIKTIONEN
.
17
5.
BEWERTUNG
.
20
B.
EINFUEHRUNG
IN
DIE
THEORIE
NEURONALER
NETZE
.
21
1.
GRUNDLAGEN
.
21
A)
BIOLOGISCHES
VORBILD
.
21
B)
KOMPONENTEN
NEURONALER
NETZE
.
22
(1)
UNABHAENGIGE
VERARBEITUNGSEINHEITEN
.
23
(2)
VERBINDUNG
ZWISCHEN
DEN
NEURONEN
.
23
(3)
FUNKTION
ZUR
AUSBREITUNG
DER
SIGNALE
DURCH
DAS
NETZ
.
23
(4)
AKTIVIERUNGS
BZW.
TRANSFERFUNKTION
.
23
(5)
AKTIVIERUNGSZUSTAND
EINZELNER
NEURONEN
.
24
(6)
FUNKTION
ZUR
BILDUNG
DES
AUSGANGSSIGNALS
.
25
(7)
LEMVERFAHREN
.
25
(8)
SYSTEMUMGEBUNG
.
26
C)
NETZTOPOLOGIEN
.
26
(1)
NETZE
MIT
EINER
SCHICHT
.
26
(2)
NETZE
MIT
ZWEI
SCHICHTEN
.
27
(3)
NETZE
MIT
MEHR
ALS
ZWEI
SCHICHTEN
.
28
II
D)
TRAININGSVERFAHREN
.
28
(1)
HEBB
'
SCHE
LEMREGEL
.
29
(2)
DELTA-REGEL
.
29
(3)
BACKPROPAGATION
.
30
E)
ABRUFVERFAHREN
.
31
C.
FAEHIGKEITEN
UND
EINSATZMOEGLICHKEITEN
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
.
33
1.
FAEHIGKEITEN
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
.
33
2.
EINSATZMOEGLICHKEITEN
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
IN
DER
PRODUKTION
.
34
A)
BILDUNG
VON
TEILEFAMILIEN
.
34
B)
MASCHINENZUWEISUNG
.
34
C)
MASCHINENDIAGNOSE
.
35
D)
WERKZEUGVERSCHLEISSUEBERWACHUNG
.
35
E)
PROZESSREGELUNG
.
36
F)
QUALITAETSSICHERUNG
.
36
G)
FERTIGUNGSPLANUNG
.
37
H)
PROZESSPLANUNG
.
37
KAPITEL
IV
.
ERMITTLUNG
DER
RELEVANTEN
EIN
UND
AUSGANGSDATEN
UND
GEWINNUNG
VON
T
RAININGSDATEN
.
39
A.
RELEVANTE
EIN
UND
AUSGANGSDATEN
.
40
1.
AUSGANGSDATEN
.
41
2.
EINGANGSDATEN
.
42
B.
GEWINNUNG
VON
TRAININGSDATEN
.
44
KAPITEL
V
.
ENTWICKLUNG
EINES
TECHNOLOGISCHEN
MODELLS
DES
ZERSPANPROZESSES
MIT
HILFE
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
.
47
A.
FESTLEGUNG
DER
NETZTOPOLOGIE
.
48
B.
KODIERUNG
DER
EIN
UND
AUSGANGSDATEN
.
49
1.
VERTEILTE
UND
NICHT-VERTEILTE
DATEN
.
49
2.
BINAERE
UND
KONTINUIERLICHE
DATEN
.
49
C.
UNTERSUCHUNGEN
ZUR
OPTIMALEN
STRUKTUR
DER
PROGNOSENETZE
.
52
1.
EINGRENZUNG
DES
SUCHRAUMS
.
53
2.
UNTERSUCHUNGSPROGRAMM
.
55
3.
AUSWERTUNGEN
.
58
A)
ANZAHL
DER
VERDECKTEN
SCHICHTEN
.
58
III
B)
KOHLENSTOFFSTAEHLE
.
60
C)
NIEDRIGLEGIERTE
STAEHLE
.
62
D)
HOCHLEGIERTE
STAEHLE
.
64
E)
AUTOMATENSTAEHLE
.
67
F)
GESAMTNETZ
.
69
G)
ZUSAMMENFASSUNG
DER
ERGEBNISSE
.
71
D.
ENTWICKLUNG
EINES
KLASSIFIKATORS
.
73
KAPITEL
VI
.
VERIFIKATION
DER
ENTWICKELTEN
KUENSTLICHEN
NEURONALEN
NETZE
.
77
A)
KOHLENSTOFFSTAEHLE
.
78
B)
NIEDRIGLEGIERTE
STAEHLE
.
80
C)
HOCHLEGIERTE
STAEHLE
.
82
D)
AUTOMATENSTAEHLE
.
83
E)
ZUSAMMENFASSUNG
.
85
KAPITEL
VII
.
ENTWICKLUNG
EINES
OPTIMIERUNGSMODULS
.
87
A.
OPTIMIERUNGSFUNKTION
.
89
B.
BERUECKSICHTIGTE
RESTRIKTIONEN
.
92
C.
ALGORITHMUS
ZUR
BESTIMMUNG
DER
OPTIMALEN
SCHNITTPARAMETER
.
93
KAPITEL
VIII
.
IMPLEMENTIERUNG
.
95
A.
PROGRAMMABLAUFSTRUKTUR
UND
BENUTZEROBERFLAECHE
.
97
B.
DATENSTRUKTUR
.
100
KAPITEL
IX
.
PRAKTISCHES
BEISPIEL
.
103
KAPITEL
X
.
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
.
109
A.
ZUSAMMENFASSUNG
.
110
B.
AUSBLICK
.
112
ANHANG
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