This HTML5 document contains 39 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n5http://localhost/temp/predkladatel/
n15http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F49777513%3A23210%2F08%3A00500679%21RIV09-MSM-23210___/
n12http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n6http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F49777513%3A23210%2F08%3A00500679%21RIV09-MSM-23210___
rdf:type
skos:Concept n17:Vysledek
dcterms:description
The paper deals with a simple detection tool for wear estimation of a cutting tool during milling, based on a feedforward neural network. The aim of the procedure mentioned in the paper is measurement and monitoring of cutting forces and displacements of a cutting spindle equipped with active magnetic bearings. Signals measured by the bearings can be directly used in the tool condition monitoring system. Experimental data are used for both training and testing of the neural network. The training data are very specific, describing only three typical cases of cutting configuration. Therefore, the universal use of the tool is not possible. However, it shows that the idea can be used for building of such a system. The system is a part of monitoring software being developed by the author. The paper deals with a simple detection tool for wear estimation of a cutting tool during milling, based on a feedforward neural network. The aim of the procedure mentioned in the paper is measurement and monitoring of cutting forces and displacements of a cutting spindle equipped with active magnetic bearings. Signals measured by the bearings can be directly used in the tool condition monitoring system. Experimental data are used for both training and testing of the neural network. The training data are very specific, describing only three typical cases of cutting configuration. Therefore, the universal use of the tool is not possible. However, it shows that the idea can be used for building of such a system. The system is a part of monitoring software being developed by the author. Příspěvek se zabývá jednoduchým detekčním nástrojem pro oodhad opotřebení řezného nástroje v procesu frézování na bázi dopředné neuronové sítě. Procedura zmíněná v příspěvku je založena na měření a monitorování řezných sil a posunutí vřetena vybaveného akktivními magnetickými ložisky. Signály měřené ložisky mohou být přímo využity v TCM systému. Pro trénování a testování systému jsou použita experimentální data. Trenovací data jsou velmi specifická, popisují pouze tři specifické řezné konfigurace. Z toho důvodu je univerzální využití tohoto nástroje nemožné. Nicméně článek ukazuje možnost využití tohoto přístupu pro realizaci takového nástroje. Zmíněný systém je částí monitorovacího software, vyvíjeného autorem.
dcterms:title
Tool condition monitoring by means of feedforward neural network with utilization of signals measured by active magnetic bearings Monitorování stavu nástroje prostřednictvím dopředné neuronové sítě s využitím signálů měřených aktivními magnetickými ložisky Tool condition monitoring by means of feedforward neural network with utilization of signals measured by active magnetic bearings
skos:prefLabel
Tool condition monitoring by means of feedforward neural network with utilization of signals measured by active magnetic bearings Monitorování stavu nástroje prostřednictvím dopředné neuronové sítě s využitím signálů měřených aktivními magnetickými ložisky Tool condition monitoring by means of feedforward neural network with utilization of signals measured by active magnetic bearings
skos:notation
RIV/49777513:23210/08:00500679!RIV09-MSM-23210___
n3:aktivita
n4:S
n3:aktivity
S
n3:cisloPeriodika
10-11
n3:dodaniDat
n6:2009
n3:domaciTvurceVysledku
n12:2472961
n3:druhVysledku
n16:J
n3:duvernostUdaju
n11:S
n3:entitaPredkladatele
n15:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
400191
n3:idVysledku
RIV/49777513:23210/08:00500679
n3:jazykVysledku
n14:eng
n3:klicovaSlova
active magnetic bearings; neural network; TCM
n3:klicoveSlovo
n7:TCM n7:active%20magnetic%20bearings n7:neural%20network
n3:kodStatuVydavatele
HU - Maďarsko
n3:kontrolniKodProRIV
[A71366FCF0D5]
n3:nazevZdroje
GÉP
n3:obor
n13:JQ
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n3:pocetTvurcuVysledku
1
n3:rokUplatneniVysledku
n6:2008
n3:svazekPeriodika
59
n3:tvurceVysledku
Čermák, Roman
s:issn
0016-8572
s:numberOfPages
3
n5:organizacniJednotka
23210