Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Kandidaatin tutkintojen opinnäytetyöt
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Kandidaatin tutkintojen opinnäytetyöt
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Comprehensive quality assurance framework for manufacturing 10 GHz conical horn antenna : dimensional, geometrical, and surface properties validation

Koponen, Thomas (2025)

Katso/Avaa
bachelorsthesis_koponen_thomas.pdf (3.582Mb)
Lataukset: 


Kandidaatintyö

Koponen, Thomas
2025

School of Energy Systems, Konetekniikka

Kaikki oikeudet pidätetään.
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025050738131

Tiivistelmä

This research paper investigates the Quality Assurance (QA) processes for a 10 GHz Conical Horn Antenna designed for radar applications. The primary aim is to establish QA methods that ensure high dimensional accuracy, structural integrity, and long-term durability, with a strong emphasis on validating dimensional, geometrical, and surface properties. A triangulated research approach comprising a literature review, expert interview, and CAD-based analysis was employed to enhance the reliability and validity of the findings. The research focuses on the integration of precise measurement tools, including Coordinate Measuring Machines (CMM), Roundness Measuring Instruments (RMI), and Stylus Profilometers (SP), into the QA workflow. These tools were selected based on their capability to assess critical dimensions and tolerances during manufacturing. The results emphasize the interplay between material choice, manufacturing techniques, and measurement technologies in achieving consistent product quality. A step-by-step QA workflow is proposed to guide engineers and technicians in a workshop environment. Additionally, the research outlines future research opportunities in areas such as AI-driven automation, digital-twin technology, and advanced 3D scanning, which promise to enhance QA efficiency and minimize human error in production settings.
Kokoelmat
  • Kandidaatin tutkintojen opinnäytetyöt [6218]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste