This document describes the fabrication process of a spur gear. It begins with introducing gear terminology and classifications of gears. It then presents a design problem to transmit 30hp at 1800rpm, selects cast iron as the material, and calculates the design parameters including pitch, tooth numbers, and face width using strength equations. It describes the milling process for gear fabrication and renders the solidworks design of the gear. The document concludes that the manufactured spur gear from cast iron using milling would meet the strength requirements for the given transmission problem.
This document discusses the fabrication of a spur gear. It begins with introducing gears and their uses, classifying spur gears and their applications. It then discusses gear terminology and provides examples. The document presents a problem of designing a spur gear to transmit 30hp at 1800rpm. It provides the solution, specifying cast iron material, an 8 pitch diameter, a 1.0625 inch face width, 20 teeth for the pinion and 24 teeth for the gear. Milling is selected as the manufacturing process due to its flexibility, accuracy and cost. Finally, a rendered image of the manufactured spur gear is presented.
presentation is divided into three parts,
1)spur gears failure
2)Beam Strength while designing spur gears
3)Wear Strength while designing spur gears
this is not all for spur gears,just a part of design
Unit 6- spur gears, Kinematics of machines of VTU Syllabus prepared by Hareesha N Gowda, Asst. Prof, Dayananda Sagar College of Engg, Blore. Please write to hareeshang@gmail.com for suggestions and criticisms.
This document describes the fabrication process of a spur gear. It begins with introducing gear terminology and classifications of gears. It then presents a design problem to transmit 30hp at 1800rpm, selects cast iron as the material, and calculates the design parameters including pitch, tooth numbers, and face width using strength equations. It describes the milling process for gear fabrication and renders the solidworks design of the gear. The document concludes that the manufactured spur gear from cast iron using milling would meet the strength requirements for the given transmission problem.
This document discusses the fabrication of a spur gear. It begins with introducing gears and their uses, classifying spur gears and their applications. It then discusses gear terminology and provides examples. The document presents a problem of designing a spur gear to transmit 30hp at 1800rpm. It provides the solution, specifying cast iron material, an 8 pitch diameter, a 1.0625 inch face width, 20 teeth for the pinion and 24 teeth for the gear. Milling is selected as the manufacturing process due to its flexibility, accuracy and cost. Finally, a rendered image of the manufactured spur gear is presented.
presentation is divided into three parts,
1)spur gears failure
2)Beam Strength while designing spur gears
3)Wear Strength while designing spur gears
this is not all for spur gears,just a part of design
Unit 6- spur gears, Kinematics of machines of VTU Syllabus prepared by Hareesha N Gowda, Asst. Prof, Dayananda Sagar College of Engg, Blore. Please write to hareeshang@gmail.com for suggestions and criticisms.
Detection of a DC Motor Operating Conditions Using Neural Networks in Micropr...ISSEL
The field of Edge AI refers to the development of artificial intelligence that has the capability of processing data and run locally on hardware devices, without necessarily connecting them to the internet. Therefore, processes such as data creation can be performed without the need of uploading or downloading data from the Cloud. A main consequence of the above is the reduction of the response time of a system to extract results on a process. This triggers the development of artificial intelligence applications at the edge. Specifically, on the field of predictive maintenance at industrial level, applications of artificial intelligence at the edge can provide operational state recognition for machines in real time. This diploma thesis presents two methodological approaches to detect three states of operation, for a DC motor. These states are named as good, broken, and heavy load. Initially, for both approaches, features are extracted on the audio data of the IDMT-Isa-ELECTRIC-ENGINE dataset, after undergoing the appropriate pre-processing. A different neural network is then trained with CNN approach. Subsequently, the two models are subject to a post-training quantization process and an appropriate conversion and compression process in order to be inserted into Stm32 Discovery Kit IoT node board. After the completion of the implementations, an experimental application shall be carried out using the board to check the performance of the models on the recognition of the three sound states of the engine’s operation, as well as their response in cases of real-time change of the states. In conclusion, the results of the above procedures are presented, and conclusions are drawn on the performance of the models.
Ανίχνευση Λειτουργικών Καταστάσεων Κινητήρα Συνεχούς Ρεύματος με Χρήση Νευρων...ISSEL
Ο τομέας του Edge AI αφορά την ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης που έχει τη δυνατότητα επεξεργασίας δεδομένων και εκτέλεσης τοπικά σε hardware συσκευές, χωρίς απαραίτητα την σύνδεσή τους με το διαδίκτυο. Επομένως, λειτουργίες όπως η δημιουργία δεδομένων μπορούν να πραγματοποιηθούν χωρίς την ανάγκη ανεβάσματος ή κατεβάσματος δεδομένων από το cloud, με κύρια συνέπεια την μείωση του χρόνου απόκρισης ενός συστήματος για την εξαγωγή αποτελεσμάτων πάνω σε μία διεργασία. Το γεγονός αυτό δίνει το έναυσμα για την ανάπτυξη εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης στην ακμή των συστημάτων. Συγκεκριμένα στον κλάδο που αφορά την προγνωστική συντήρηση σε βιομηχανικό επίπεδο, οι εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην ακμή των συστημάτων μπορούν να παρέχουν δυνατότητες αναγνώρισης καταστάσεων λειτουργίας για μηχανήματα σε πραγματικό χρόνο. Στη παρούσα εργασία, παρουσιάζονται δύο μεθοδολογικές προσεγγίσεις για την ανίχνευση τριών καταστάσεων λειτουργίας για έναν κινητήρα συνεχούς ρεύματος που κατονομάζονται ως καλή, εσφαλμένη και επιφορτωμένη. Αρχικά, και για τις δύο προσεγγίσεις πραγματοποιείται η εξαγωγή χαρακτηριστικών πάνω στα δεδομένα ήχου του σετ δεδομένων IDMT-ISA-ELECTRIC-ENGINE, αφού υποστούν κατάλληλη προ-επεξεργασία. Στη συνέχεια, εκπαιδεύεται ένα διαφορετικό νευρωνικό δίκτυο CNN για την εκάστοτε προσέγγιση. Ακολούθως, τα δύο μοντέλα υπόκεινται σε διαδικασία μετεκπαιδευτικής κβαντοποίησης και σε μία διαδικασία κατάλληλης μετατροπής και συμπίεσης, ώστε να εισαχθούν στη πλακέτα STM32 Discovery kit IoT node. Μετά την ολοκλήρωση των υλοποιήσεων, πραγματοποιείται πειραματική εφαρμογή με τη χρήση της πλακέτας με σκοπό τον έλεγχο της επίδοσης των μοντέλων στην αναγνώριση των τριών ηχητικών καταστάσεων λειτουργίας του κινητήρα, καθώς και της απόκρισής τους σε περιπτώσεις εναλλαγής των καταστάσεων σε πραγματικό χρόνο Εν κατακλείδι, παρουσιάζονται τα αποτελέσματα των ανωτέρω διαδικασιών και εξάγονται συμπεράσματα για την επίδοση των μοντέλων.
Detection of a DC Motor Operating Conditions Using Neural Networks in Micropr...ISSEL
The field of Edge AI refers to the development of artificial intelligence that has the capability of processing data and run locally on hardware devices, without necessarily connecting them to the internet. Therefore, processes such as data creation can be performed without the need of uploading or downloading data from the Cloud. A main consequence of the above is the reduction of the response time of a system to extract results on a process. This triggers the development of artificial intelligence applications at the edge. Specifically, on the field of predictive maintenance at industrial level, applications of artificial intelligence at the edge can provide operational state recognition for machines in real time. This diploma thesis presents two methodological approaches to detect three states of operation, for a DC motor. These states are named as good, broken, and heavy load. Initially, for both approaches, features are extracted on the audio data of the IDMT-Isa-ELECTRIC-ENGINE dataset, after undergoing the appropriate pre-processing. A different neural network is then trained with CNN approach. Subsequently, the two models are subject to a post-training quantization process and an appropriate conversion and compression process in order to be inserted into Stm32 Discovery Kit IoT node board. After the completion of the implementations, an experimental application shall be carried out using the board to check the performance of the models on the recognition of the three sound states of the engine’s operation, as well as their response in cases of real-time change of the states. In conclusion, the results of the above procedures are presented, and conclusions are drawn on the performance of the models.
Ανίχνευση Λειτουργικών Καταστάσεων Κινητήρα Συνεχούς Ρεύματος με Χρήση Νευρων...ISSEL
Ο τομέας του Edge AI αφορά την ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης που έχει τη δυνατότητα επεξεργασίας δεδομένων και εκτέλεσης τοπικά σε hardware συσκευές, χωρίς απαραίτητα την σύνδεσή τους με το διαδίκτυο. Επομένως, λειτουργίες όπως η δημιουργία δεδομένων μπορούν να πραγματοποιηθούν χωρίς την ανάγκη ανεβάσματος ή κατεβάσματος δεδομένων από το cloud, με κύρια συνέπεια την μείωση του χρόνου απόκρισης ενός συστήματος για την εξαγωγή αποτελεσμάτων πάνω σε μία διεργασία. Το γεγονός αυτό δίνει το έναυσμα για την ανάπτυξη εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης στην ακμή των συστημάτων. Συγκεκριμένα στον κλάδο που αφορά την προγνωστική συντήρηση σε βιομηχανικό επίπεδο, οι εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην ακμή των συστημάτων μπορούν να παρέχουν δυνατότητες αναγνώρισης καταστάσεων λειτουργίας για μηχανήματα σε πραγματικό χρόνο. Στη παρούσα εργασία, παρουσιάζονται δύο μεθοδολογικές προσεγγίσεις για την ανίχνευση τριών καταστάσεων λειτουργίας για έναν κινητήρα συνεχούς ρεύματος που κατονομάζονται ως καλή, εσφαλμένη και επιφορτωμένη. Αρχικά, και για τις δύο προσεγγίσεις πραγματοποιείται η εξαγωγή χαρακτηριστικών πάνω στα δεδομένα ήχου του σετ δεδομένων IDMT-ISA-ELECTRIC-ENGINE, αφού υποστούν κατάλληλη προ-επεξεργασία. Στη συνέχεια, εκπαιδεύεται ένα διαφορετικό νευρωνικό δίκτυο CNN για την εκάστοτε προσέγγιση. Ακολούθως, τα δύο μοντέλα υπόκεινται σε διαδικασία μετεκπαιδευτικής κβαντοποίησης και σε μία διαδικασία κατάλληλης μετατροπής και συμπίεσης, ώστε να εισαχθούν στη πλακέτα STM32 Discovery kit IoT node. Μετά την ολοκλήρωση των υλοποιήσεων, πραγματοποιείται πειραματική εφαρμογή με τη χρήση της πλακέτας με σκοπό τον έλεγχο της επίδοσης των μοντέλων στην αναγνώριση των τριών ηχητικών καταστάσεων λειτουργίας του κινητήρα, καθώς και της απόκρισής τους σε περιπτώσεις εναλλαγής των καταστάσεων σε πραγματικό χρόνο Εν κατακλείδι, παρουσιάζονται τα αποτελέσματα των ανωτέρω διαδικασιών και εξάγονται συμπεράσματα για την επίδοση των μοντέλων.
7. ΧαρακτηριστικήΧαρακτηριστική αντίστασηαντίσταση θαλάµουθαλάµου ΤΕΜΤΕΜ (1/2)(1/2)
• Τιµή χαρακτηριστικής αντίστασης περίπου 52
• Τιµή µεγαλύτερη από 50 για αντιστάθµιση
µε την εισαγωγή της EUT
o
o
f
o
η
Z
Cw
4
b t ε
=
′
+ −
( )
( )
( )
2
f
o
t 2b t1 b 2b t π a w a w
ln ln ln coth , 0.4
π b t t 2 b t 2bb tC
ε 2b π a w t a w
ln 1 coth , 0.4
π b t 2 b t a w 2b
− − − − + + ≥ − − − ′ =
− − + + < − − −
7/7/4433
9. ∆ιαστάσεις∆ιαστάσεις θαλάµουθαλάµου ΤΕΜΤΕΜ (1/2)(1/2)
• Προκύπτουν από την τιµή της χαρακτηριστικής αντίστασης
και τις προδιαγραφές των διαστάσεων της EUT
9/9/4433
a=30 cm, b=19 cm, w=22 cm
a΄=2 cm, b΄=1.1 cm, w΄=1.2 cm
15. ∆ιαδικασία∆ιαδικασία προσοµοιώσεωνπροσοµοιώσεων θαλάµουθαλάµου ΤΕΜΤΕΜ
Σύστηµα
Pentium 4, dual core at 3 GHz
Μνήµη RAM: 8 GB DDR2 at 800 MHz
Λειτουργικό σύστηµα: MS Windows XP 32&64 bit
Λογισµικό
Feko Suite 5.3
CST Studio 2006 sp6 (32 bit) και 2008 sp5 (64 bit)
115/5/4433
39. ΤαυτοποίησηΤαυτοποίηση ρυθµώνρυθµών συντονισµούσυντονισµού τουτου θαλάµουθαλάµου (1/2)(1/2)
39/39/4433
c,01 r.011f 420 MHz και f 497 MHz= =
( )
2
26 6
01
01
c
497 10 420 10 X 0.88
2
× = × + ⇔ =
ℓ
r,012
r,013
r,014
r,015
f 677 MHz †
f 901 MHz
f 1.14 GHz †
f 1.39 GHz
=
=
=
=
c,10 r.011f 500 MHz και f 588 MHz= =
( )
2
26 6
10
10
c
497 10 500 10 X 0.614
2
× = × + ⇔ =
ℓ
r,102
r,103
r,104
r,105
f 795 MHz †
f 1.05 GHz
f 1.33 GHz †
f 1.62 GHz
=
=
=
=
40. ΤαυτοποίησηΤαυτοποίηση ρυθµώνρυθµών συντονισµούσυντονισµού τουτου θαλάµουθαλάµου (2/2)(2/2)
40/40/4433
c,11 r.111f 803 MHz και f 880 MHz= =
( )
2
26 6
11
11
c
880 10 803 10 X 0.387
2
× = × + ⇔ =
ℓ
r,112
r,113
r,114
r,115
f 1.07 GHz †
f 1.34 GHz †
f 1.64 GHz †
f 1.97 GHz
=
=
=
=
41. ΣυµπεράσµαταΣυµπεράσµατα
64 bit λειτουργικό σύστηµα µε µνήµη 8 GB
Μέγεθος πλέγµατος: τουλάχιστον 6.000.000 κυψελίδες
Στην προσοµοίωση παρατηρείται συντονισµός µόνο στη συχνότητα των
880 MHz. Στον κατασκευασµένο θάλαµο εµφανίζονται περισσότεροι
του ενός.
Η καλύτερη µέθοδος για την καταστολή του ρυθµού είναι η δηµιουργία
εγκοπών στα εξωτερικά τοιχώµατα του θαλάµου και η χρήση ράβδων
µαλακού φερρίτη
VSWR<1.2 στην περιοχή συχνοτήτων 0 – 550 MHz
VSWR<1.35 στην µπάντα GSM (880-960 MHz)
VSWR<1.9 για συχνότητες από 0 – 1.29 GHz
Βάρος του θαλάµου περίπου 4 kg
441/1/4433
42. ΜελλοντικέςΜελλοντικές εργασίεςεργασίες--βελτιώσειςβελτιώσεις
Ηλεκτροµαγνητική θωράκιση όχι επαρκής. Απαιτείται επιπλέον φύλλο
αλουµινίου
Χρήση αλουµινοταινίας αντί φύλλου αλουµινίου στα εσωτερικά
τοιχώµατα. Εύκολη δηµιουργία εγκοπών
Εισαγωγή πρόµπας για τη µέτρηση του πεδίου στο εσωτερικό του
θαλάµου. Υπολογισµός οµοιογένειας πεδίου
Ταυτοποίηση ρυθµών συντονισµού µε τη µέτρηση του ηλεκτρικού και
µαγνητικού πεδίου
Χρήση αποσβενητών RF για τη µείωση των ανεπιθύµητων ρευµατικών
κατανοµών
Προσοµοίωση και κατασκευή θαλάµου ΤΕΜ ανοικτού τύπου
442/2/4433