Data-driven Indirect Tool Condition Monitoring in Sheet-metal Stamping
Unterberg, Martin
Produktnummer:
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| Autor: | Unterberg, Martin |
|---|---|
| Themengebiete: | innovations manufacturing technology sheet metal stamping |
| Veröffentlichungsdatum: | 27.01.2025 |
| EAN: | 9783985552597 |
| Auflage: | 1 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 172 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Apprimus Verlag |
Produktinformationen "Data-driven Indirect Tool Condition Monitoring in Sheet-metal Stamping"
This dissertation introduces a framework for indirect tool condition monitoring in sheet-metal stamping using acoustic emission signals. Analysis of 398,047 fineblanking strokes from industrial and laboratory settings revealed characteristic signal patterns during wear progression. Using scrap web surface quality as a punch wear proxy, machine learning models were trained and analyzed via explainable AI techniques, leading to a scalar monitoring indicator validated across industrial datasets.
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