Machine condition monitoring in FDM based on electret microphone, SVM, and neural networks (2023)
- Authors:
- Autor USP: CONCEIÇÃO JUNIOR, PEDRO DE OLIVEIRA - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1007/s00170-023-12375-0
- Subjects: IMPRESSÃO 3-D; REDES NEURAIS; PROCESSAMENTO DE SINAIS; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Springer
- Publisher place: London, United Kingdom
- Date published: 2023
- Source:
- Título: International Journal of Advanced Manufacturing Technology
- ISSN: 0268-3768
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 129, n. 3-4, p. 1769-1786, 2023
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
LOPES, Thiago Glissoi et al. Machine condition monitoring in FDM based on electret microphone, SVM, and neural networks. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 129, n. 3-4, p. 1769-1786, 2023Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1007/s00170-023-12375-0. Acesso em: 09 abr. 2026. -
APA
Lopes, T. G., Aguiar, P. R., Monson, P. M. de C., D'Addona, D. M., Conceição Junior, P. de O., & Oliveira Junior, R. G. de. (2023). Machine condition monitoring in FDM based on electret microphone, SVM, and neural networks. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 129( 3-4), 1769-1786. doi:10.1007/s00170-023-12375-0 -
NLM
Lopes TG, Aguiar PR, Monson PM de C, D'Addona DM, Conceição Junior P de O, Oliveira Junior RG de. Machine condition monitoring in FDM based on electret microphone, SVM, and neural networks [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 129( 3-4): 1769-1786.[citado 2026 abr. 09 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s00170-023-12375-0 -
Vancouver
Lopes TG, Aguiar PR, Monson PM de C, D'Addona DM, Conceição Junior P de O, Oliveira Junior RG de. Machine condition monitoring in FDM based on electret microphone, SVM, and neural networks [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 129( 3-4): 1769-1786.[citado 2026 abr. 09 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s00170-023-12375-0 - Monitoring the dressing operation of conventional aluminum oxide grinding wheels through damage index, power spectral density, and piezoelectric sensors
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