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Real-time Quality Monitoring of Wire EDM Process Using Machine Learning

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In
18th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering / edited by Prof. Roberto Teti

In
Procedia CIRP 138, Seiten/Artikel-Nr.:1015-1020

Konferenz/Event:18. CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering , Ischia , Italy , CIRP ICME 2024 , 2024-07-10 - 2024-07-12$

Impressum[Amsterdam] : Elsevier

ISSN2212-8271

Online
DOI: 10.1016/j.procir.2026.01.175

DOI: 10.18154/RWTH-2026-08462
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1041239/files/1041239.pdf

Einrichtungen

  1. Lehrstuhl für Fertigungstechnologie (417410)
  2. Manufacturing Technology Institute – MTI (417400)
  3. Lehrstuhl für Informations-, Qualitäts- und Sensorsysteme in der Produktion (417510)
  4. Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen (417200)

Projekte

  1. BMBF 01IS20096 - KI-Erosion: Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz zur datenbasierten Bewertung des Drahtfunkenerosionsprozesses (01IS20096) (01IS20096)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
ECDMTF100 (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 670

OpenAccess:
Download fulltext PDF

Dokumenttyp
Journal Article/Contribution to a conference proceedings

Format
online

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105030652951

Interne Identnummern
RWTH-2026-08462
Datensatz-ID: 1041239

Beteiligte Länder
Germany

Lizenzstatus der Zeitschrift

 GO

Medline ; Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs CC BY-NC-ND 4.0 ; OpenAccess ; SCOPUS
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The record appears in these collections:
Document types > Events > Contributions to a conference proceedings
Document types > Articles > Journal Articles
Faculty of Mechanical Engineering (Fac.4)
Publication server / Open Access
Public records
Publications database
417200
417510
417410
 Record created 2026-09-10, last modified 2026-10-30
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