Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.advisorDavid, Jiří
dc.contributor.authorŠťastný, Vladislav
dc.date.accessioned2018-06-26T05:50:52Z
dc.date.available2018-06-26T05:50:52Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.otherOSD002
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/127374
dc.description.abstractDisertační práce se zabývá problematikou podpory rozhodování při řízení životnosti desek krystalizátoru plynulého odlévání oceli využitím a integrováním metod a prostředků technické diagnostiky a umělé inteligence. Je zde navržena a vytvořena nová metoda diagnostiky povrchového poškození desek krystalizátorů založená na fuzzy znalostním systému. Výsledkem je automatizovaná diagnóza ve formě kvalitativní stupnice o aktuálním stavu povrchového poškození diagnostikované desky krystalizátoru. Diagnóza je základem rozhodnutí, zda desky krystalizátoru dále provozovat bez jejich údržby či provést jejich údržbu a v jakém rozsahu. Pro eliminaci chyb lidského faktoru při měření vstupních parametrů bylo navrženo a zrealizováno ruční laserové měřící zařízení. Zařízení je označené jako ZMPV-01. Jeho základem je laserový snímač optoNCDT typ ILD1300 E firmy Micro-Epsilon Czech Republic, který umožňuje snímat hloubku poškození s dostatečnou přesností a citlivostí.cs
dc.description.abstractThe doctoral thesis deals with decision support when control mold’s plates service life in continuous steel casting device. There are used methods and instruments of technical diagnostics and artificial intelligence. In this thesis was proposed new diagnostics methodology for evaluation of mold’s plates surface faults based on fuzzy knowledge system. The results is automated diagnosis in form of qualitative scale which is proportional to actual technical state of mold’s plates surface. The diagnosis is originator for decision, if the mold’s plates can be in service without repairs or must be replaced. To eliminate human factor fault was developed and create handheld measurement device with laser sensor, capable to measure necessary quantities which serves as inputs for knowledge system. The measurement device is called ZMPV-01. The base of the device is laser sensor optoNCDT - ILD1300 E from Micro-Epsilon Czech Republic, which can sense defects depth with acceptable accuracy and sensitivity.en
dc.format71 list : ilustrace
dc.format.extent3428070 bytes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocs
dc.publisherVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostravacs
dc.subjectLaserové skenerycs
dc.subjectdesky krystalizátorucs
dc.subjectkontinuální odlévánícs
dc.subjectpovrchové vady materiálucs
dc.subjectfuzzycs
dc.subjectznalostní systémy.cs
dc.subjectLaser scannersen
dc.subjectmold platesen
dc.subjectcontinuous castingen
dc.subjectsurface defects in materialsen
dc.subjectfuzzyen
dc.subjectknowledge systems.en
dc.titleProgresivní metody uplatnění diagnostických metod pro řízení metalurgických procesůcs
dc.title.alternativeDiagnostic methods application in metallurgical process managementen
dc.typeDisertační prácecs
dc.identifier.signature201800023
dc.identifier.locationÚK/Sklad diplomových prací
dc.contributor.refereeLacko, Branislav
dc.contributor.refereeJanáčová, Dagmar
dc.contributor.refereeŠkuta, Jaromír
dc.date.accepted2018-03-07
dc.thesis.degree-namePh.D.
dc.thesis.degree-levelDoktorský studijní programcs
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta metalurgie a materiálového inženýrstvícs
dc.description.department638 - Katedra automatizace a počítačové techniky v metalurgiics
dc.thesis.degree-programŘízení průmyslových systémůcs
dc.description.resultvyhovělcs
dc.identifier.senderS2736
dc.identifier.thesisSTA466_FMMI_P3925_2017
dc.rights.accessopenAccess


Soubory tohoto záznamu

Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam