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Detección y predicción del desgaste de broca en operaciones de taladrado de metales duros mediante inteligencia artificial usando sensores de vibración

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Detección y predicción del desgaste de broca en operaciones de taladrado de metales duros mediante inteligencia artificial usando sensores de vibración

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Herrero Burgueño, V. (2023). Detección y predicción del desgaste de broca en operaciones de taladrado de metales duros mediante inteligencia artificial usando sensores de vibración. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/199676

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Título: Detección y predicción del desgaste de broca en operaciones de taladrado de metales duros mediante inteligencia artificial usando sensores de vibración
Otro titulo: Tool wear detection and prediction in hard metal drilling with Artificial intelligence using vibration analysis
Detecció i predicció del desgast de broca en operacions de trepat de metalls durs usant sensors de vibració
Autor: Herrero Burgueño, Víctor
Director(es): Feito Sánchez, Norberto Morgan, Julien
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Mecánica y de Materiales - Departament d'Enginyeria Mecànica i de Materials
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria del Disseny
Fecha acto/lectura:
2023-09-21
Fecha difusión:
Resumen:
[ES] Este proyecto se desarrolla dentro de la planta que AIRBUS tiene localizada en Toulouse, Francia. El proyecto consiste en el análisis experimental y postprocesado de resultados del proceso de taladrado de metales ...[+]


[EN] This project aims to create the initial research for the predictive detection of drills’ useful life in the machining of hard materials in aeronautical industry. The experimental development and the first results ...[+]
Palabras clave: Desgaste de broca , Mantenimiento predictivo , Análisis de señal vibratoria , Inteligencia artificial , Mecanizado de titanio , Drill wear , Predictive mantenance , AI signal analysis , Titan machining
Derechos de uso: Cerrado
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Titulación: Máster Universitario en Ingeniería Aeronáutica-Màster Universitari en Enginyeria Aeronàutica
Tipo: Tesis de máster

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