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Originaltitel:
Automatische Schadenserkennung an Getränkekästen mittels Neuronumerik 
Übersetzter Titel:
Automatic Damage Detection on Crates of Beverages by Neuro-Numerics 
Jahr:
2003 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan 
Betreuer:
Delgado, A. (Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil) 
Gutachter:
Delgado, Antonio (Prof. Dr. habil.); Weisser, Horst (Prof. Dr.); Rank, E. (Univ.-Prof. Dr. rer. nat.) 
Format:
Text 
Sprache:
de 
Fachgebiet:
BRA Brauwesen; WER Werkstoffwissenschaften 
Stichworte:
Neuronumerik; Neuronale Netze; Numerische Simulation; Finite-Element-Methode; Schwingungsanalyse; Mustererkennung; Getränkekasten; Schadenserkennung; Inspektion; Kastenkontrolle 
Übersetzte Stichworte:
neuro-numerics; neural networks; numerical simulation; finite-element-method; vibration analysis; pattern recognition; crate of beverage; damage detection; inspection; monitoring 
Schlagworte (SWD):
Flaschenkasten Schadenermittlung Neuronales Netz Numerisches Modell; Flaschenkasten Schadenermittlung Mustererkennung 
TU-Systematik:
BRA 750d; WER 740d 
Kurzfassung:
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...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
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...    »
 
Veröffentlichung:
Universitätsbibliothek der TU München 
Mündliche Prüfung:
03.06.2003 
Dateigröße:
23881984 bytes 
Seiten:
178 
Letzte Änderung:
27.06.2005