Identification of Wear Failure Modes of Metal Contacts by Surface Topography
- Promovendus/a
- Poletto, Jean Carlos
- Faculteit
- Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
- Vakgroep
- Vakgroep Elektromechanica, Systeem- en Metaalengineering
- Gezamenlijk doctoraat
- Universidade Federal do Rio Grande do Sul
- Curriculum
- Master in Engineering, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brazilië), 2018
- Academische graad
- Doctor in de ingenieurswetenschappen: werktuigkunde-elektrotechniek
- Taal proefschrift
- Engels
- Vertaling titel
- Identificatie van slijtagefaalmodi van metaalcontacten door oppervlaktetopografie
- Promotor(en)
- prof. Patrick De Baets, vakgroep Elektromechanica, Systeem- en Metaalengineering - prof. Dieter Fauconnier, vakgroep Elektromechanica, Systeem- en Metaalengineering - prof. Ney Francisco Ferreira, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brazilië - prof. Patric Daniel Neis, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brazilië
- Examencommissie
- voorzitter prof. Filip De Turck (academisch secretaris) - covoorzitter prof. André João de Souza, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brazilië - prof. Henara Lillian Costa, Universidade Federal do Rio Grande, Brazilië - prof. Carlos M.C.G. Fernandes, Universidade do Porto, Portugal - prof. Amílcar Lopes Ramalho, Universidade de Coimbra, Portugal - prof. Michel Vermeulen, vakgroep Elektromechanica, Systeem- en Metaalengineering - promotor prof. Patrick De Baets, vakgroep Elektromechanica, Systeem- en Metaalengineering - promotor prof. Dieter Fauconnier, vakgroep Elektromechanica, Systeem- en Metaalengineering - promotor prof. Ney Francisco Ferreira, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brazilië - promotor prof. Patric Daniel Neis, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brazilië
Korte beschrijving
Mechanische onderdelen slijten na verloop van tijd, wat leidt tot verschillende soorten oppervlakteschade. Het karakteriseren van deze schade helpt de oorzaak van het falen te begrijpen. Traditioneel inspecteren menselijke experts versleten oppervlakken visueel, maar dit proces is traag en subjectief. Geautomatiseerde methodes die gebruik maken van beeldanalyse zijn onderzocht, maar deze methodes zien de diepte van de versleten oppervlakken niet en hebben veel beelden nodig. Als alternatief kan het beoordelen van de versleten topografie in drie dimensies ($3D$) helpen om de verschillende soorten schade te identificeren. Dit proefschrift presenteert een nieuw raamwerk om slijtageschade op metalen onderdelen te identificeren. Het gebruikt $3D$ metingen van versleten oppervlakken in combinatie met een artificieel neuraal netwerk. Er worden twee nieuwe meeteenheden geïntroduceerd: oppervlaktebewegingsoriëntatie ($S_{mo}$) en oppervlaktegelaagdheidsratio ($S_{sr}$). $S_{mo}$ toont hoe schade is uitgelijnd met de bewegingsrichting en $S_{sr}$ meet de verhouding tussen oppervlaktepieken en -dalen. Deze meeteenheden dienen als input voor een neuraal netwerk dat ontwikkeld werd om indentaties, groefvorming, putvorming en adhesiefouten te classificeren. Het voorgestelde raamwerk vertoonde een nauwkeurigheid van $94\%$ bij het classificeren van deze slijtagefouten in proefstukken afkomstig van micro-abrasie- en tandwieltests. Dit nieuwe raamwerk biedt een betrouwbaar en efficiënt controle-instrument om slijtageschade op metalen onderdelen te identificeren.
Praktisch
- Datum
- Vrijdag 11 oktober 2024, 16:00
- Locatie
- Auditorium 1, iGent, 1e verdieping, Technologiepark Zwijnaarde 126, 9052 Zwijnaarde
- Livestream
- Volg online
- Registratie
- Schrijf je in
Toegang tot de livestreamlink na registratie.
Meer info
- Contact
- doctoraat.ea@UGent.be