The conception of using a Bayesian network for aiding the design of manufacturing processes of surface layers

• Autorzy: Wójcicki T.

Warianty tytułu

PL

Koncepcja wykorzystania sieci Bayesa do wspomagania projektowania procesów wytwarzania warstw wierzchnich

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents a selected area of ongoing research on computer-aided design of manufacturing processes of surface layers with the use of modern information technologies. It describes the main problems related to the manufacturing of surface layers by mechanical, thermal, thermo-mechanical, thermo-chemical, electrochemical, and physical treatment, and information technologies used for these tasks. The paper presents an original methodology that uses a probabilistic Bayesian network, which is a directed graph, and it is based on the events and their associated probabilities representing the structure of cause and effect for the selected problem areas. The methods of determining the probability of events for specific network nodes and joint probability distribution for the whole structure of the graph are described. The model of the information system transforms the input values into output values, and this paper presents the range of information and the phases of the inference process, consisting of automatic technology identification of surface layer formations characterized by the expected properties and method of determining the process parameters for selected technology. The implementation of a model solution for selected application problems associated with the need to get a surface layer characterized by a certain hardness distribution and the results achieved are presented.

PL

W artykule przedstawiono wybrany fragment realizowanych prac badawczych dotyczących wspomagania projektowania procesów wytwarzania warstw wierzchnich z wykorzystaniem nowoczesnych technologii informatycznych. Omówiono podstawowe problemy związane z wytwarzaniem warstw wierzchnich poprzez obróbkę mechaniczną, cieplną, cieplno-mechaniczną, cieplno-chemiczną, elektrochemiczną i fizyczną oraz technologie informatyczne wykorzystywane do tego typu zadań. Zaprezentowano autorską metodykę wykorzystującą probabilistyczną sieć Bayesa, będącą skierowanym grafem opartym na zdarzeniach i przypisanych do nich prawdopodobieństwach odzwierciedlających strukturę przyczynowo-skutkową dla wybranych obszarów problemowych. Przedstawiono metody wyznaczania prawdopodobieństwa zdarzeń dla określonych węzłów sieci oraz łącznego rozkładu prawdopodobieństwa dla całej struktury grafu. Zaprezentowano model systemu informatycznego realizującego zadanie polegające na transformacji wielkości wejściowych na wielkości wyjściowe i wymagany do tego celu zakres informacyjny, a także fazy prowadzenia procesu wnioskowania, polegające na automatycznej identyfikacji technologii wytwarzania warstw wierzchnich, charakteryzujących się oczekiwanymi właściwościami, oraz sposób ustalania wartości parametrów procesowych dla wybranej technologii. Przedstawiono implementację rozwiązania modelowego dla wybranego problemu aplikacyjnego związanego z potrzebą uzyskania warstwy wierzchniej charakteryzującej się określonym rozkładem twardości, a także osiągnięte rezultaty.

Słowa kluczowe

EN

surface layers; surface engineering; Bayesian network; probabilistic networks; design

PL

warstwa wierzchnia; inżynieria powierzchni; sieć Bayesa; sieć probabilistyczna; projektowanie

• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji - Państwowego Instytutu Badawczego
• Czasopismo: Problemy Eksploatacji
• Rocznik: 2013
• Tom: nr 2
• Strony: 69--81
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys.

Twórcy

autor

Wójcicki T.

• Institute for Sustainable Technologies – National Research Institute, Radom

Bibliografia

• 1. Blicharski M.: Inżynieria powierzchni, WNT, Warszawa 2013.
• 2. Askeland D., Fulay P., Wright W.: The Science & Engineering of Materials, Cengage Learning, USA 2010.
• 3. Mazurkiewicz A. (red.): Nanonauki i nanotechnologie, Wydawnictwo Instytutu Technologii Eksploatacji – PIB, Radom 2007.
• 4. Mattox D.: Handbook of Physical Vapor Deposition (PVD) Processing, Elsevier Inc., USA 2010.
• 5. Mazurkiewicz A., Richert M., Smolik J.: Nanostrukturalne powłoki na bazie węglika chromu Cr3C2 wytwarzane różnymi metodami PVD, Problemy Eksploatacji, Vol. 4, Wydawnictwo Instytutu Technologii Eksploatacji – PIB, Radom 2011.
• 6. Yegnanarayana B.: Artificial Neural Networks, PHI, Delhi 2009.
• 7. Mitchell M.: An Introduction to Genetic Algorithms, MIT Press, USA 1998.
• 8. Ross T.: Fuzzy Logic with Engineering Applications, John Wiley & Sons, Singapore 2010.
• 9. Dobrodziej J., Wojutyński J., Matecki K., Gospodarczyk A., Michalski J., Talikowski J., Wach P., Ratajski J., Olik R.: Możliwości zastosowania programów komputerowych do projektowania symulacji i weryfikacji procesów regulowanego azotowania gazowego, Inżynieria Powierzchni, Vol. 2, IMP, Warszawa 2009.
• 10. Dobrodziej J., Mazurkiewicz A., Wojutyński J., Michalski J., Talikowski J., Ratajski J.: Zastosowanie logiki rozmytej do komputerowego wspomagania projektowania procesów cieplno-chemicznych, Inżynieria Materiałowa, Vol. 6, SIGMA-NOT, Warszawa 2008.
• 11. Ratajski J., Lipiński D., Suszko T., Dobrodziej J., Michalski J.: Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do prognozowania profili twardości w warstwie azotowej, Inżynieria Materiałowa, Vol. 3, SIGMA-NOT, Warszawa 2006.
• 12. Gregory P.: Bayesian Logical Data Analysis for the Physical Sciences, Cambridge University Press, Cambridge 2005.
• 13. Jensen F., Nielsen T.: Bayesian Network and Decision Graphs, Springer, USA 2009.