Scopo del presente lavoro è quello di presentare un’analisi innovativa per l’ottimizzazione della geometria variabile di un turbocompressore durante le attività di regolazione e manutenzione. Le officine coinvolte nella manutenzione dei turbocompressori trovano nell’esperienza (know-how) del singolo meccanico la chiave per la migliore taratura e messa a punto dei turbocompressori. Tramite l’utilizzo di moderni macchinari 4.0 è possibile testare ed acquisire una numerosa mole di dati utile per l’estrazione di conoscenza tramite Weka utilizzabile per la supervisione delle fasi manutentive, l’addestramento di nuova manodopera e l’automazione delle fasi dei processi aziendali.
Nuovi modelli di intelligenza artificiale per l'ottimizzazione dei turbocompressori
Massimiliano Giacalone
2019
Abstract
Scopo del presente lavoro è quello di presentare un’analisi innovativa per l’ottimizzazione della geometria variabile di un turbocompressore durante le attività di regolazione e manutenzione. Le officine coinvolte nella manutenzione dei turbocompressori trovano nell’esperienza (know-how) del singolo meccanico la chiave per la migliore taratura e messa a punto dei turbocompressori. Tramite l’utilizzo di moderni macchinari 4.0 è possibile testare ed acquisire una numerosa mole di dati utile per l’estrazione di conoscenza tramite Weka utilizzabile per la supervisione delle fasi manutentive, l’addestramento di nuova manodopera e l’automazione delle fasi dei processi aziendali.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
