Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
Tytuł artykułu
Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Analysis of the timing in the production technology of prestressed precast slabs
Języki publikacji
Abstrakty
Przedmiotem artykułu jest analiza zależności wybranych parametrów sprężonych płyt prefabrykowanych na czas ich realizacji oraz budowa modelu pozwalającego szacować czas produkcji. Stwierdzono zależność m.in. stopnia złożoności kształtu elementu, jego objętości, ilości zbrojenia, liczby akcesoriów, cykliczności wykonania elementu jednego rodzaju na czas wykonania płyty. Zaprezentowano próbę wykorzystania możliwości modelu neuronowego, który pozwala na modelowanie zjawisk o różnym stopniu złożoności. Wykorzystano symulator SNN Statistica Statsoft, w ramach którego zastosowano sieci perceptronowe. Sformułowano wnioski dotyczące możliwości wykorzystania sieci neuronowych w budowie systemu wspomagającego planowanie produkcji sprężonych elementów prefabrykowanych.
The article is based on an analysis of selected parameters of components and the duration of the production process of slabs with the construction of model to estimate the time of production of slabs assuming specific design characteristics. A correlation was found between the complexities of the shape of the item, its volume, the amount of reinforcement, the amount of accessories, cyclicality of making a single type of on-time performance element. The article presents an attempt to exploit the neural model, which allows under certain conditions, to model phenomena of varying complexity. SNN Statistica Statsoft simulator was used, under which perceptron network were applied. Conclusions were drawn about usefulness of neural network in building support system in production planning of precast concrete slab.
Słowa kluczowe
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
77--78
Opis fizyczny
Bibliogr. 9 poz., il.
Twórcy
autor
- Politechnika Poznańska, Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska
autor
- Politechnika Poznańska, Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska
Bibliografia
- [1] Gajzler Marcin. 2011. „Neural networks in the advisory system for repairs of industrial concrete floors”.Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences 18 (4): 255 – 263.
- [2] Gajzler Marcin. 2014. „Analysis of knowledge sources and processing in the construction area”. Technical Transactions 1-B (5): 137 – 144.
- [3] Kończak Aneta, Jerzy Pasławski. 2014. „Hybrid approach in learning from examples in construction process design”. Technical Transactions 2-B (6): 21 – 30.
- [4] Kończak Aneta, Jerzy Pasławski. 2013. „Decision support in production planning of precast concrete slabs based on simulation and learning from examples”. Procedia Engineering (57): 583 – 588, DOI: 10.1016/j.proeng.2015.10.010.
- [5] Książek Mariola, Paweł Nowak, Jerzy Rosłon. 2014. „Decision making with use of ahp method in construction”. Technical Transactions 2-B (6): 31–39.
- [6] Plebankiewicz Edyta. 2014. „Modelling decision-making processes in bidding procedures with the use of the fuzzy sets theory”. International Journal of Strategic Property Management 18 (3): 307 – 316. DOI: 10.3846/1648715X.2014.943332.
- [7] Pinińska Anna, Maciej Majcherek. 2014. „Zastosowanie symulacji do analizy procesów budowlanych – przykład linii produkcyjnej płyt stropowych”. Praca magisterska. Politechnika Poznańska.
- [8] Waszczyszyn Zenon, Marek Słoński. 2009. „Selected problems of artificial neural networks development”. In Waszczyszyn Z. [Ed.]. Advances of soft computing in engineering: 237–316. Springer. DOI: 10.1007/978-3-211-99768-0_5.
- [9] Zain Muhammad Fauzi, Hassan Basri. 2005. „An expert system for mix design of high performance concrete”. Advances in Engineering Software 36 (5): 325 – 337. DOI: 10.1016/j.advengsoft. 2004.10.008.
Uwagi
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-171c4654-ed9b-4d1a-856e-7d9d4d1f0d38