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Original title:
Automatische Schadenserkennung an Getränkekästen mittels Neuronumerik 
Translated title:
Automatic Damage Detection on Crates of Beverages by Neuro-Numerics 
Year:
2003 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan 
Advisor:
Delgado, A. (Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil) 
Referee:
Delgado, Antonio (Prof. Dr. habil.); Weisser, Horst (Prof. Dr.); Rank, E. (Univ.-Prof. Dr. rer. nat.) 
Format:
Text 
Language:
de 
Subject group:
BRA Brauwesen; WER Werkstoffwissenschaften 
Keywords:
Neuronumerik; Neuronale Netze; Numerische Simulation; Finite-Element-Methode; Schwingungsanalyse; Mustererkennung; Getränkekasten; Schadenserkennung; Inspektion; Kastenkontrolle 
Translated keywords:
neuro-numerics; neural networks; numerical simulation; finite-element-method; vibration analysis; pattern recognition; crate of beverage; damage detection; inspection; monitoring 
Controlled terms:
Flaschenkasten Schadenermittlung Neuronales Netz Numerisches Modell; Flaschenkasten Schadenermittlung Mustererkennung 
TUM classification:
BRA 750d; WER 740d 
Abstract:
Die vorliegende Arbeit setzt die Methode der Neuronumerik erstmals zur Schadenserkennung an Getränkekästen (Mehrweg-Stapelkästen, Flaschenkästen) ein. Dabei wird ein Verfahren vorgestellt, das auf der mechanischen Signalausbreitung in Festkörpern aufbaut. Die Systemantwort nach dynamischer Anregung gilt als Kriterium zur Schadensklassifizierung. Unterschiedliche Geometrien, also auch Schadensfälle, lassen sich dabei im Übertragungssignal erkennen. Die Mustererkennung, d.h. die Klassifizierung vo...    »
 
Translated abstract:
In this thesis the method of neuro-numerics is being used for the first time for damage detection on crates of beverages. A procedure based on mechanical signal transmission through solids is presented. The system response after dynamical excitation is the sorting criterion. Thereby different geometries, which for example can result from damaged crates, are recognisable by their response signals. The pattern recognition, i.e. classification of damages, is performed by an artificial neural networ...    »
 
Publication :
Universitätsbibliothek der TU München 
Oral examination:
03.06.2003 
File size:
23881984 bytes 
Pages:
178 
Last change:
27.06.2005