Computer-aided Maintenance: Methodologies and Practices: Manufacturing Systems Engineering Series, cartea 5
Editat de Jay Lee, Ben Wangen Limba Engleză Hardback – 31 ian 1999
Preț: 915.58 lei
Preț vechi: 1116.57 lei
-18%
Puncte Express: 1373
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 08-22 iulie
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9780412629709
ISBN-10: 0412629704
Pagini: 428
Ilustrații: XIII, 409 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 28 mm
Greutate: 0.65 kg
Ediția:1999
Editura: Springer Us
Colecția Springer
Seria Manufacturing Systems Engineering Series
Locul publicării:New York, NY, United States
ISBN-10: 0412629704
Pagini: 428
Ilustrații: XIII, 409 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 28 mm
Greutate: 0.65 kg
Ediția:1999
Editura: Springer Us
Colecția Springer
Seria Manufacturing Systems Engineering Series
Locul publicării:New York, NY, United States
Public țintă
ResearchCuprins
One Methodologies.- 1. Fundamentals of maintenance.- 2. Fundamentals of sensory systems for maintenance engineering.- 3. Related work on machine monitoring and diagnostics.- 4. Parametric modeling methods: theory and a case study.- 5. Machine performance estimation and reliability modeling.- 6. Design methodology for self-maintenance machines.- 7. Integrated prognostics, maintenance and life-extending control of continuous-time production processes.- 8. An integrated automated root cause identification fuzzy neural network reasoning for quality control.- 9. Maintenance using activity-based costing (ABC).- 10. Life cycle maintenance management.- 11. Life extension of operating machinery using the National Information Infrastructure (NII).- Two Case Examples.- 12. Case Example 1: Motor incipient fault detection using artificial neural network and fuzzy logic technologies.- 13. Case Example 2: Data analysis for diagnostics and process monitoring of automotive engines.- 14. Case Example 3: Measurement of machine performance degradation using a neural network model.- 15. Case Example 4: Detection and isolation of faults in the stamping process using the Haar transform.- 16. Case Example 5: Fault monitoring in manufacturing systems using template models.- 17. Case Example 6: In-process diagnosis of tool failures in milling.- 18. Case Example 7: Monitoring and predicting surface roughness and bore tolerance in end-milling.