Inteligentny system sterowania procesem w produkcji odlewniczej

Suarez, R.; Hartmann, D.; Gottschling, J.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Inteligentny system sterowania procesem w produkcji odlewniczej

Autorzy

Suarez R. , Hartmann D. , Gottschling J.

Identyfikatory

Warianty tytułu

Intelligent process control in foundry manufacturing

Języki publikacji

Abstrakty

W ciągu ostatnich 20 lat nastąpił duży postęp w rozwoju narzędzi do analizy danych w procesie produkcji. Były to głównie sieci neuronowe (NN), sieci Bayesa (BN), technika fuzzy logic, algorytmy, statystyczne analizy danych i systemy eksperckie. Większość z nich może być stosowana indywidualnie, niektóre mogą być łączone jak sieci neuronowe NN z technologiami fuzzy albo NN z BN. Kontrola procesu metalurgicznego, podobnie jak proces wytwarzania stali czy walcowania wymagają specjalnych rozwiązań. Artykuł stanowi pomost dla inteligentnego zastosowania analizy danych w procesie kontroli produkcji odlewniczej.

In the last 20 years taked place a big progress in the development of tools for the analysis of the production data analysis. These were mainly the neuron nets (NN), the Bayesian nets (BN), the fuzzy logic technique, algorithms, statistic, data analysis and the expert systems. The majority of them can be used individually, some can be joint, par example the neuron nets NN with the fuzzy technique or NN with BN. The control of the metallurgical processes demands special solutions. The article makes a platform for intelligent applying the data analysis in the control process of the foundry production.

Słowa kluczowe

odlewnictwo system sterowania inteligentny system sterowania produkcja odlewnicza

founding foundry manufacturing intelligent process control

Wydawca

Stowarzyszenie Techniczne Odlewników Polskich

Czasopismo

Przegląd Odlewnictwa

Rocznik

2009

Tom

Vol. 59, nr 7-8

Strony

404--410

Opis fizyczny

Bibliogr. 17 poz., il

Twórcy

autor

Suarez R.

autor

Hartmann D.

autor

Gottschling J.

AZTERLAN Metallurgical Centre

Bibliografia

1. BUCHER T. i in.f Anforderungen an die Produktionstechnik in Hochlohnlandern, Konstruktion, 2008, nr 5
2. HARTMANN D.: Optimierung von GieBereiprozessen, Giesserei, t. 90, 2003, nr 6
3. Gießerei 2010 - Strategie fur die deutsche Giessereiindustrie, Verein Deutscher Giessereifachleute, Studie, 2001
4. RAUTA V. i in.: Process control and data analyzing methods in automatic sand casting foundries, Intern. Foundry Research, t. 59, 2007, nr 1
5. RANSING, R.S., RANSING, M.R.: lnnovations in machinę learning and defect diagnostics, 67th World Foundry Congress, Har-rogate (UK), June 5th-7th, 2006, p. 122
6. CUNNINGHAM G.S., HANSON K.M., JENNINGS G.R., WOLF D.R.: An interactive tool for bayesian inference, Review of pro-gress in quantitative nondestructive evaluation, Vol. 14, Melville, NY, 2005
7. HAMDI H. i in.: A comparative study of nonlinear optimization an Taguchi methods applied to the intelligent control of manufac-turing processes, Journal of Intelligent Manufacturing, t. 7,1996, pp. 23-38
8. FUJII H. i in.: Bayesian Neural Network analysis of fatigue crack growth ratę in nickel base superalloys, ISIJ International, t. 36, 1996, nr 11, pp. 1373-1382
9. NAGUR BABU N.: Evaluation of green compressive strength of clay bonded moulding sand mix, International journal of cast metals research, t. 19, 2006, nr 2
10. RAO D.H.: Application of artificial neural networks for prediction of porosity through solidification simulations in sand castings, Foundry, t. 18, 2006, nr 3
11. LI D.: An intelligent thermal analysis system based on B-PANNs, Proceedings of the 65th World Foundry Congress, 2002, Gy-eongju, Korea
12. CAPDEVILA C. i in.: Neural network model for isothermal pearlite transformation Part 1 and 2, ISIJ International, t. 45, 2005, nr 2
13. WANG J. i in.: Expert network for die casing defect analysis, J. Mater. Sci. Technol., 1.19, 2004, nr 4
14. GOTTSCHLING J., MAUK P.: Mathematical methods to ascertain Flow-curve functions for cold and hot forming, Proceedings of The 5th international ESAFORM Conference on Materiał Forming, Kraków, kwiecień, 2002
15. GOTTSCHLING J., MAUK P.: Hot Flow curves of metallic materials, Proceedings 14th international forgemasters meeting, IFM 2000, 03.-08.09.2000, Verlag Stahleisen Dusseldorf, 2000
16. ZABALA A., SUAREZ R., IZAGA J.: Iron Castings advanced Prediction Tools and Foundry Process Control, Proc. 68th World Foundry Congress, Feb. 8th-9th 2008, Chennai, India
17. PENYA Y., BRINGAS P.G., ZABALA A.: Advanced Fault Prediction in High-Precision Foundry Production, Proceedings of the 6th IEEE Int. Conf. on Industrial Informatics (INDIN'08), Daejeon, Korea, 12-14 July 2008, pp. 1673-1677

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-article-BPB4-0048-0011