Machining feature recognition

Gentile, Domenico (2022) Machining feature recognition. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria informatica [LM-DM270]
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Abstract

La tesi ricade nell'ambito della modellazione dei solidi ed in particolare nel riconoscimento automatico di lavorazioni su di esso presenti con l'obiettivo principale di risolvere alcune delle problematiche presenti nel software SolidPlus. Quest'ultimo ha come scopo quello di acquisire un solido progettato con un software commerciale di progettazione Cad, di rilevare le possibili lavorazioni presenti sulla parte assimilata e generare un file in un formato riconoscibile dalle macchine a controllo numerico per poterlo lavorare. Nel primo capitolo si introduce la rivoluzione industriale scaturita dall'attuazione dei principi dell'industria 4.0. Nel secondo capitolo si esegue un'analisi di alcune delle soluzioni attualmente presenti in letteratura per rilevare e classificare le lavorazioni, con particolare riferimento a quelle soluzioni che si basano sull'analisi del BRep, modello alla base del Cad. Il terzo capitolo riguarda invece il software oggetto di analisi definendo quelle che sono le funzionalità attualmente presenti e le problematiche riscontrate. Il quarto capitolo consiste nell'esame di alcuni casi di fallimento nel riconoscimento delle lavorazioni e delle relative strategie attuate per la risoluzione delle problematiche. In appendice sono stati introdotti i concetti relativi all'iso 10303, standard alla base dei file d'interscambio tra il software di progettazione Cad e le proprietà dei linguaggi a marcatori, fondamentale per lo scambio dati tra software ufficio e macchina

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Gentile, Domenico
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Machining feature recognition, BREP, ANN, RIconoscitore basato su grafi, D/P features, Scomposizione basata su guscio convesso, Scomposizione basata su celle, BackPropagation Neural network
Data di discussione della Tesi
20 Luglio 2022
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