Sieć neuronowa do predykcji własności wytrzymałościowych odlewu

• Autorzy: Stawowy A. , Macioł A. , Wrona R.

Warianty tytułu

EN

Neural network for prediction of tensile strength of cast iron

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy zaprezentowano modele do wyznaczania zależności między składem żeliwa i temperatury zalewania a wytrzymałością R_m z wykorzystaniem regresji wielorakiej oraz z użyciem sztucznej sieci neuronowej. Ze względu na powiązania między parametrami oraz nieliniowość zjawisk efektywniejszy okazał się model stworzony przez sieć neuronową.

EN

The work describes the models for prediction of tensile strength based on temperature and chemical composition of ductile cast iron. The multiple regression and the neural networks models were employed. It is concluded that ANN model is more effective tool than the regression model.

Słowa kluczowe

PL

żeliwo sferoidalne; wytrzymałość; modele regresji; sieci neuronowe

EN

ductile cast iron; tensile strength; regression models; neural network model

• Wydawca: Komisja Odlewnictwa Polskiej Akademii Nauk Oddział w Katowicach
• Czasopismo: Archiwum Odlewnictwa
• Rocznik: 2004
• Tom: R. 4, nr 11/2
• Strony: 222--227
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., tab.

Twórcy

autor

Stawowy A.

• Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Zarządzania, Kraków

autor

Macioł A.

• Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Zarządzania, Kraków

autor

Wrona R.

• Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Odlewnictwa, Kraków

Bibliografia

• 1. M. Perzyk, A.W. Kochański: Prediction of ductile cast iron quality by artificial neural networks, Journal of Materials Processing Technology, nr 109 (2001), s.305-307.
• 2. S. Pietrowski, G. Gumienny: Ocena jakości żeliwa sferoidalnego ferrycznego, Archiwum Odlewnictwa, vol. 3, nr 8 (2003), s. 253-266.
• 3. J. Korbicz, A. Obuchowicz., D. Uciński: Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy i zastosowania. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa (1994).
• 4. C.T. Harston: Business with neural networks, [w:] Handbook of neural computing applications, Academic Press, San Diego (1990).
• 5. M. Perzyk, A. W. Kochański, J. Kozłowski: Systemy monitorujące i sterujące produkcją w odlewni wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe, Archiwum Odlewnictwa, vol. 3, nr 8 (2003), s. 157-165.
• 6. A. Gorni: The modelling of hot rolling processes using neural networks: a bibliographical review. www.gorni.eng.br/neural_1998.html.