Kaya Numune Analiz Cihazı: 4 Adım

2024 Yazar: John Day | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-30 13:19

Kaya Numune Analiz Cihazı, yumuşak darbeli titreşim tekniğini kullanarak kaya numunelerinin türlerini belirlemek ve analiz etmek için kullanılır. Kaya örneklerinin tanımlanmasında yeni bir yöntemdir. Bir göktaşı veya bilinmeyen herhangi bir kaya örneği varsa, bu kaya örneği analizörü kullanılarak örnek tahmin edilebilir. Yumuşak çekiçleme tekniği numuneyi bozmaz veya zarar vermez. Numuneleri tanımlamak için Gelişmiş Neuro Fuzzy yorumlama tekniği uygulanır. Grafik Kullanıcı Arayüzü (GUI) MATLAB yazılımı kullanılarak tasarlanmıştır ve kullanıcı elde edilen titreşimleri grafiksel bir çıktı olarak görebilir ve elde edilen çıktı panelde saniyeler içinde gösterilecektir.

Adım 1: Mekanik Cihazın Oluşturulması

Mekanik cihazın boyutları aşağıdaki gibidir

Uzunluk X Genişlik X Yükseklik = 36 cm X 24,2 cm X 32 cm

Numune çubuğunun uzunluğu = 24 cm

Çekiç Uzunluğu = 37 cm

Disk Yarıçapı = 7,2 cm

Aks uzunlukları = 19,2 cm (2)

Otomatik yumuşak çekiçleme mekanik cihazı, numuneyi çekiçlemek ve titreşimler oluşturmaktır… Oluşan titreşimler numunelerin üzerine yayılır. Üretilen titreşimler çok düzgündür ve numuneyi bozmaz veya zarar vermez.

Adım 2: Titreşim Sensörü

3 adet 801S Titreşim Sensörü Titreşim Modeli Arduino Robot için Analog Çıkış Ayarlanabilir Hassasiyet Titreşimleri toplamak için Titreşim Sensörleri kullanılır… Verileri analiz etmek için üç değerin ortalaması kullanılır.

Adım 3: Arduino Kontrol ve Programlama

Arduino, analog pinleri kullanarak verileri toplayacak ve verileri dönüştürecek ve metin dosyasına gönderecektir.

Arduino Programlama

int vib_1 = A0;int vib_2 = A1; int vib_3 = A2;

{

Seri.başla(9600);

pinMode(vib_1, GİRİŞ);

pinMode(vib_2, GİRİŞ);

pinMode(vib_3, GİRİŞ);

Serial.println("ETİKET, TİTREŞİM DEĞERİ");

}

boşluk döngüsü(){

int değer1;

int değer2;

int değer3;

int değeri;

val1 = analogRead(vib_1);

val2 = analogRead(vib_2);

val3 = analogRead(vib_3);

val = (val1 + val2 + val3)/3;

if (değer >= 100)

{

Serial.print("VERİ,");

Serial.print("VIB =");

Seri.println(değer);

işleme.serisini içe aktar.*;

Seri mySerial;

PrintWriter çıktısı;

geçersiz kurulum()

{

mySerial = new Serial(bu, Serial.list()[0], 9600);

çıktı = createWriter("data.txt"); }

geçersiz çekiliş()

{

if (mySerial.available() > 0)

{

Dize değeri = mySerial.readString();

if (değer != boş)

{

çıktı.println(değer);

}

}

}

geçersiz tuşBasılmış()

{

çıktı.flush();

// Kalan verileri dosyaya yazar

çıktı.kapat(); // Dosyayı bitirir

çıkış(); // Programı durdurur

}

gecikme(1000);

}

}

}

Adım 4: Neuro Fuzzy Yorumlama Grafik Kullanıcı Arayüzü

ANFIS, mantıksal bulanık sistemler ve sinir ağlarının birleşimidir. Bu tür bir çıkarım sistemi, eğittiği duruma güvenmek için uyarlanabilir bir yapıya sahiptir. Bu nedenle, öğrenmeden çıktıyı doğrulamaya kadar birçok avantajı vardır. Takagi-Sugeno bulanık modeli şekilde gösterilmiştir.

Şekilde gösterildiği gibi, ANFIS sistemi 5 katmandan oluşur, kutu ile sembolize edilen katman uyarlanabilir bir katmandır. Bu arada daire ile simgelenen sabittir. Her katmanın her çıktısı, düğüm dizisi ile sembolize edilir ve l, astarı gösteren dizidir. İşte her katman için bir açıklama, yani:

Katman 1

Üyelik derecesini yükseltmeye hizmet eder

2. katman

Her giriş sinyalini çoğaltarak ateşleme gücünü uyandırmaya yarar.

Katman 3

Ateşleme gücünü normalleştirin

4. katman

Sonuç kuralının parametrelerine dayalı çıktının hesaplanması

Katman 5

ANFIS çıkış sinyalini, gelen tüm sinyalleri toplayarak saymak, Burada grafik kullanıcı arayüzü MATLAB yazılımı kullanılarak tasarlanmıştır. Girdi titreşim verileri, Arduino denetleyicisi kullanılarak yazılıma beslenir ve karşılık gelen örnek, ANFIS yorumlaması kullanılarak verimli bir şekilde analiz edilir.