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Application of neural networks to the machine-tool axis identification

dc.rights.licenseAttribution 4.0 International*
dc.contributor.advisorRognon, Jean-Pierre
dc.contributor.advisorEtxeberria Larrazabal, Ander
dc.contributor.authorMuxika Olasagasti, Eñaut
dc.date.accessioned2021-10-19T15:21:49Z
dc.date.available2021-10-19T15:21:49Z
dc.date.issued2002
dc.date.submitted2002-11-22
dc.identifier.otherhttps://katalogoa.mondragon.edu/janium-bin/janium_login_opac.pl?find&ficha_no=165239en
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11984/5400
dc.description.abstractLes machines-outils ont été l'objet des études au fur et à mesure que les entreprises voulaient augmenter la productivité. De nos jours, les aspects qui sont traités sont les nouveaux matériaux pour la partie mécanique d'une part et l'amélioration du contrôle numérique d'autre part. Cette thèse essaie de répondre à la question sur la viabilité de l'usage des Réseaux de Neurones Artificiels à la compensation des résonances et l'autoréglage. Plus exactement nous avons étudié la modélisation de l'axe, la mécanique aussi comme l'électrique, avec ses imperfections et l'application des réseaux de neurones pour identifier ces phénomènes non linéaires. Nous avons aussi profité pour faire le parallèle avec les méthodes traditionnelles d'identification linéaire.fr
dc.format.extent159 p.en
dc.language.isofraen
dc.rights© Eñaut Muxika Olasagastien
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.titleApplication des réseaux de neurones à l'identification d'un axe de machine-outilfr
dc.titleApplication of neural networks to the machine-tool axis identificationen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisen
dcterms.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
local.description.responsabilityMr. D. ROYE, Président; Mr. A. Dourado Pereira Correia, Rapporteur; Mr. J.P. Hautier, Rapporteur; Mr. J.P. Rognon, Directeur de thèse; Mr. A. Etxeberria Larrazabal, Co-encadrantes
local.contributor.otherinstitutionGrenoble INPGes


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