
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Autor(es): dc.creator | Spadotto, Marcelo M. | - |
| Autor(es): dc.creator | Aguiar, Paulo R. | - |
| Autor(es): dc.creator | Souza, Carlos C. P. | - |
| Autor(es): dc.creator | Bianchi, Eduardo C. | - |
| Autor(es): dc.creator | Souza, André N. De | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T23:23:58Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T23:23:58Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2008-12-01 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/225440 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/225440 | - |
| Descrição: dc.description | One of the problems found in the implementation of intelligent grinding process is the automatic detection of surface burn of the parts. Several systems of monitoring have been assessed by researchers in order to control the grinding process and guarantee the quality of the ground parts. However, monitoring techniques still fails in certain situations where the phenomenon changes are not completely obtained by the employed signals. The aim of this work is to attain the classification of burn degrees of the parts ground with the utilization of neural networks. The acoustic emission and power signals as well as the statistics derived from the digital signal processing of these signals are utilized as inputs of the neural networks. A surface grinding machine with an aluminum oxide grinding wheel was used to grind parts of ANSI 1020 steels in the experimental tests. The results have shown the success of classification for most of the structures studied with the best result presented by the structure having the parameter referred to as DPO and depth of cut as inputs. | - |
| Descrição: dc.description | Sao Paulo State University - Unesp - Bauru Campus Electrical Engineering Department School of Engineering - FEB, Av. Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01, Cep 17033-360, Bauru - SP | - |
| Descrição: dc.description | Sao Paulo State University - Unesp - Bauru Campus Mechanical Engineering Department School of Engineering - FEB, Av. Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01, Cep 17033-360, Bauru - SP | - |
| Descrição: dc.description | Sao Paulo State University - Unesp - Bauru Campus Electrical Engineering Department School of Engineering - FEB, Av. Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01, Cep 17033-360, Bauru - SP | - |
| Descrição: dc.description | Sao Paulo State University - Unesp - Bauru Campus Mechanical Engineering Department School of Engineering - FEB, Av. Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01, Cep 17033-360, Bauru - SP | - |
| Formato: dc.format | 175-180 | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Relação: dc.relation | Proceedings of the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications, AIA 2008 | - |
| ???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Acoustic emission | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Burn | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Grinding | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Monitoring | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Neural network | - |
| Título: dc.title | Classification of burn degrees in grinding by neural nets | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: