Artificial neural networks in modeling the high pressure, suspension waterjet cutting

• Autorzy: Perec A.

Warianty tytułu

PL

Sztuczne sieci neuronowe w modelowaniu procesu przecinania wysokociśnieniową strugą hydrościerną

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This article presents the role of artificial neural networks in use of hydroabrassive suspensive jet cut process in laminate treatment. Three-ply layer perceptron type network with an error backpropagation learning algorithm was applied to describe this process. The article provides detailed description of neural network. This neural network simulates the treatment process and predicts its efficiency due to given parameters. The results were confronted with the laboratory results of complex studies on parameters of cutting laminate with a hydroabrasive suspension jet, whose pressure is reduced to 30 MPa.

PL

W artykule przedstawiono zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do obróbki laminatu wysokociśnieniową suspensyjną strugą hydrościerną, której ciśnienie jest zredukowane do 30 MPa. Do modelowania tego procesu użyto trójwarstwowej sieci typu perceptron z zaimplementowanym algorytmem propagacji wstecznej. Artykuł zawiera szczegółowy opis sieci neuronowej. Taka sieć symuluje proces obróbkowy i umożliwia prognozowanie (predykcję) jego efektywności w okre-ślonych warunkach. Rezultaty predykcji skonfrontowano z wynikami badań laboratoryjnych lami¬natu przecinanego suspensyjną strugą hydrościerną. Dzięki użyciu sieci neuronowej będzie możliwe zbudowanie modelu predykcyjnego i dokładne określenie parametrów obróbki, adekwatnych do spodziewanych efektów, z pominięciem szczegółowych badań, a także zoptymalizowanie całego procesu przecinania.

Słowa kluczowe

EN

artificial neural networks; waterjet; modelling

PL

sztuczne sieci neuronowe; wysokociśnieniowa struga wody; modelowanie

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
• Czasopismo: Archives of Mechanical Technology and Automation
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 33, no. 4
• Strony: 21--29
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., fig.

Twórcy

autor

Perec A.

• Swiss Federal Institute of Technology in Zurich, Switzerland, Inspire - Competence Center for Mechatronic Systems and Manufacuuring Technology

Bibliografia

• [1] Brandt C. et al., Abrasive suspension jet at working pressure up to 200 MPa, in: 12th Int. Symposium on Jet Cutting Technology, Rouen, France, 1994.
• [2] Holka H. et al., Tribological aspects of some materials abrasive-water jet cutting, Journal of Machine Engineering, 2012, vol. 12, no. 2, p. 53-66, ISSN 1895-7595X.
• [3] Perec A., The effectiveness of hydroabrasive, suspensive waterjet cutting of the rock, in: 2005 WJTA American Waterjet Conference, Houston, Texas, 2005, p. 125-136.
• [4] Perec A., The simulation model of high-pressure, suspension waterjet cutting process of marble, Research in Computing Science Journal, 2007, vol. 28, p. 215-224, ISSN 1870-4069
• [5] Perec A., Dżuga G., Rużyło M., Grounds aspects of artifical neural networks in modelling the waterjet cutting process of aluminium alloy, in: The 8th Pacific Rim International Conference on Water Jet Technology, Qingdao, China, 2006, p. 93-99.
• [6] Perec A., Dżuga G., Rużyło M., The use artificial neural networks in modelling the high pressure, suspensive waterjet cutting process of marble, in: Water jetting, Cranfield, UK, Publ. BHR Group 2006, p. 417-424.
• [7] Perec A., Dżuga G., Rużyło M., The use artificial neural networks in modelling the high pressure, suspensive waterjet cutting of syenite, Research in Computing Science Journal, 2006, vol. 21, p. 173-180, ISSN 1665-9899.
• [8] Vijay M.M., Evalution of abrasive-entreined water jets for sloting hard rocks, in: 5th American Water Jet Conference, Toronto 1989.
• [9] Zurada J., Introduction to artificial neural systems, St. Paul, New York, Los Angeles, San Francisco, West Publishing Company 1992.