Formalizacja zapisów wiedzy metalurgicznej na potrzeby systemówekspertowych

• Autorzy: Mrzygłód Barbara

Identyfikatory

DOI

10.15199/24.2020.4.2

Warianty tytułu

EN

Formalization of metallurgical knowledge for expert systems

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem pracy było opracowanie metodologii formalizacji wiedzy metalurgicznej na potrzeby wykorzystania jej do tworzenia komputerowych reprezentacji wiedzy dla systemów ekspertowych. Osiągniecie celu wymagało rozwiązania problemów: identyfikacji źródeł wiedzy, pozyskiwania wiedzy, integracji wiedzy, doboru formalnej metody reprezentacji wiedzy a także opracowania jej komputerowej reprezentacji. Jako formę reprezentacji wiedzy wykorzystano sztuczne sieci neuronowe i wskazano na możliwość ich wykorzystania do wspomagania dwóch procesów metalurgicznych, tj. procesu wytwarzania materiałów odlewanych z żeliwa sferoidalnego oraz procesu kucia matrycowego, jednego z procesów przeróbki plastycznej metali.

EN

The aim of the study was to develop a methodology to formalize metallurgical expertise for the purpose of using it to create computer representations of knowledge for expert systems. Achieving the goal required solving problems: identifying knowledge sources, acquiring knowledge, integrating knowledge, choosing a formal method of knowledge representation, and developing its computer representation. As a form of knowledge representation, artificial neural networks were used and the possibility of their use was indicated to support two metallurgical processes, i.e. the process of manufacturing ductile iron cast materials and matrix forging process, one of the metal forming processes.

Słowa kluczowe

PL

modelowanie procesów; formalizacja wiedzy; reprezentacja wiedzy; sztuczne sieci neuronowe; wytwarzanie żeliwa ADI; kucie matrycowe

EN

process modelling; knowledge formalization; knowledge representation; artificial neural networks; ADI cast iron production; die forging

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Hutnik, Wiadomości Hutnicze
• Rocznik: 2020
• Tom: Vol. 87, nr 4
• Strony: 69--74
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Mrzygłód Barbara

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej, Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania, al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

Bibliografia

• [1] Dymski S., 1999. "Kształtowanie struktury i własności mechanicznych żeliwa sferoidalnego podczas izotermicznej przemiany bainitycz nej". Rozprawa nr 95 Wydawnictwo Uczelniane Akademii Techniczno -Rolniczej w Bydgoszczy.
• [2] Gronostajski Z., Hawryluk M., Kaszuba M., Marciniak M., Niechajowicz A., Polak S., Zwierzchwoski M., Adrian A., Mrzygłód B., Durak J. 2016. „The expert system supporting the assessment of the dur bility of forging tools". International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 82 (9-12): 1973-1991.
• [3] Hawryluk M., Mrzygłód B. 2017. "A durability analysis of forging tools for different operating conditions with application of a decision support system based on artificial neural networks (ANN)". Eksploatacja i Niezawodność = Maintenance and Reliability. 19 (3): 338-348.
• [4] Hawryluk M., Mrzygłód B. 2016. “Application of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) to predict the wear of forging tools". Metal 2016: 25 International Conference on Metallurgy and Materials: May 2016, Brno, Czech Republic, 378-385.
• [5] Janowak J. F., Morton P. A., 1984. “A guide to mechanical properties possible by austempering 1,5% Ni- 0,3% Mo ductile iron". AFS Transactiion V 92: 489-498,
• [6] Lin C. K., Lai P. K., Shih T. S., 1996. “Influence of microstructure on the fatigue properties of austempered ductile irons - l High-cycle fatigue". Int. J. Fatigue. 18 : 297-307.
• [7] Mrzygłód B, Regulski K. 2011. “Model of knowledge representation about materials in the form of a relational database for CAPCAST system". Archives of Foundry Engineering, 11 (3), 81-86.
• [8] Mrzygłód B., Olejarczyk-Wożeńska I., Głowacki M., Opaliński A. 2015. "Extracting knowledge from integrated experimental data on the ADI manufacture". Computer Methods in Materials Science, 15 (1): 85-93.
• [9] Perzyk M, Soroczyński A. 2018. “Assessment of Selected Tools Used for Knowledge Extraction in Industrial Manufacturing". Soft Mode ling in Industrial Manufacturing/ Grzegorzewski Przemysław, Kochański Andrzej, Kacprzyk Janusz (eds.), Studies in Systems, Decision and Control. 183: 75-88
• [10] Susil K. Putatunda. 2001. “Development of austempered ductile iron (ADI) with simultaneous high yield strength and fracture toughness by a novel two-step austempering process". Materials Science and Engineering, A315: 70-80.
• [11] Susil K. Putatunda. 2001. “Influence of austempering temperature on fracture toughness of a low manganese austempered ductile iron (ADI)". Materials and Manufacturing Processes, 16 (2) : 245-263.
• [12] Zahiri S. H., Davies C. H. J., 2003. “Simultaneous prediction of austemperability and processing window for austempered ductile iron", Pereloma E. V., Materials Science and Technlogy, 19 : 1761-1770.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).