Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
WN
Wasib Navid
Author with expertise in Advanced Monitoring of Machining Operations
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(100% Open Access)
Cited by:
0
h-index:
1
/
i10-index:
0
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Improvement of drilled holes quality by voice-activated ultrasonic vibration assisted drilling process of different orientation

Muhammed Patwari et al.May 1, 2024
Abstract Ultrasonic drilling enables drilling in difficult-to-machine materials, including ceramics and composites, with greater accuracy and precision. The localized and controlled energy application of ultrasonic frequency minimizes the risk of material fracture, cracks, or delamination. This capability ensures that the drilled hole maintains its intended dimensions, shape, and integrity, resulting in improved hole accuracy and overall drilled hole condition. Ultrasonic drilling is an advanced machining technique that utilizes high-frequency vibrations to improve the drilling process. In this designed voice-activated module, electrical energy has been converted into mechanical vibrations through piezoelectric transducers, generating ultrasonic waves in the range of 20 kHz to 80 kHz. Experiments has been conducted considering different process parameters with the changing different orientations of the emitters-horizontal and vertical positions and comparison was done with no vibration conditions. It has been observed that with the application ultrasonic vibration frequency the surface roughness improved by 45% in horizontal position, 28% in vertical position compared with no vibration conditions-conventional techniques. It has also been observed that the circularity index of the drilled holes also improved by 31% for horizontal and 7.6% for vertical position.
0

Development of a mathematical model for the prediction of drill quality in voice-activated ultrasonic vibration assisted drilling process.

Shah Bhuiyan et al.May 1, 2024
Abstract In different industries, drilling quality play an important role in the success of operations by producing millions of quality drilled parts. The production of high-quality parts at the lowest possible cost to the manufacturer is the primary goal of contemporary process and assembly industries. To assess the quality index of drilling holes; circularity index and surface roughness are important metrics. In order to produce better drilled parts at lower prices, this study work attempts to determine the key process variables using voice acting modules to investigate the induced vibrations effects that have the greatest impact on surface roughness and circularity index in a vertical CNC drilling machine. In order to forecast the surface roughness and circularity index of drilled holes within a given operational range, a mathematical model has been proposed by adopting a coupled algorithm using design expert and statistical approach. As an experimental design technique, Response Surface Methodology with small central composite design is used to enable the evaluation of various process parameters related with machining and vibration parameters and their effects on surface roughness and circularity index. The created model is improved using statistical tools to ensure the best match to the experimental data. It has been observed with the increase of RPM and vibration frequency the surface roughness increases up to a certain limit and then decrease whereas with the increase feed the surface roughness increases. But in terms of circularity index with the increase of the process parameters the plotted graph trends under perturbation analysis shows the similar pattern CI decreases up to a certain limit and then increases.
0

Graph-Variational Convolutional Autoencoder-Based Fault Detection and Diagnosis for Photovoltaic Arrays

Murshedul Arifeen et al.Dec 6, 2024
Solar energy is a critical renewable energy source, with solar arrays or photovoltaic systems widely used to convert solar energy into electrical energy. However, solar array systems can develop faults and may exhibit poor performance. Diagnosing and resolving faults within these systems promptly is crucial to ensure reliability and efficiency in energy generation. Autoencoders and their variants have gained popularity in recent studies for detecting and diagnosing faults in solar arrays. However, traditional autoencoder models often struggle to capture the spatial and temporal relationships present in photovoltaic sensor data. This paper introduces a deep learning model that combines a graph convolutional network with a variational autoencoder to diagnose faults in solar arrays. The graph convolutional network effectively learns from spatial and temporal sensor data, significantly improving fault detection performance. We evaluated the proposed deep learning model on a recently published solar array dataset for an integrated power probability table mode. The experimental results show that the model achieves a fault detection rate exceeding 95% and outperforms the conventional autoencoder models. We also identified faulty components by analyzing the model’s reconstruction error for each feature, and we validated the analysis through the Kolmogorov–Smirnov test and noise injection techniques.