Prognozowanie występowania pęknięć w oparciu o system FEM-MLP

• Autorzy: Gajewski J. , Nowakowski P. , Różyło P.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono analizę wyników badań numerycznych MES poprzez zastosowanie sztucznej sieci MLP. Zaprojektowanie modelu oraz badanie procesu pękania elementu maszynowego wykonano w oprogramowaniu ABAQUS. Model Sztucznej sieci neuronowej został stworzony w aplikacji STATISICA. Analizy umożliwiły określenie wpływu parametrów modelu na występowanie pęknięć.

EN

The paper presents the FEM - ANN analysis. Design and cracking tests of the model was performed in the ABAQUS software . Artificial neural network model was created in STATISTICA application. The analysis made it possible to provide information on the impact of the parameters on the occurrence of cracks.

Słowa kluczowe

PL

MES; perceptron wielowarstwowy; analiza numeryczna

EN

FEM; multi-layer perceptron; numerical analysis

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2015
• Tom: nr 3
• Strony: 1381--1386, CD 1
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys.

Twórcy

autor

Gajewski J.

• Politechnika Lubelska, Wydział Mechaniczny; ul. Nadbystrzycka 38D, 20-618Lublin tel. . [phone]

autor

Nowakowski P.

• Politechnika Lubelska, Wydział Mechaniczny; ul. Nadbystrzycka 38D, 20-618Lublin tel. [phone]

autor

Różyło P.

• Politechnika Lubelska, Wydział Mechaniczny; ul. Nadbystrzycka 38D, 20-618 Lublin tel. [phone]

Bibliografia

• 1. Gajewski J., Jonak J. Classification of wear level of mining tools with the use of fuzzy neural network, Tunnelling and Underground Space Technology, Volume 35, April 2013, Pages 30-36
• 2. Gajewski J., Jonak J. Metody sztucznej inteligencji w badaniach noży i głowic urabiających. Lublin 2008; 122-128.
• 3. Gajewski J., Jonak J. Towards the identification of worn picks on cutter drums based on torque and power signals using Artificial Neural Networks, Tunnelling and Underground Space Technology, Volume 26, Issue 1, January 2011, Pages 22-28
• 4. Jonak J. Zagadnienia mechaniki pękania i skrawania materiałów. Lublin: Politechnika Lubelska, 2010; 90-95.
• 5. Kąkol W., Łodygowski T. Metoda elementów skończonych w wybranych zagadnieniach mechaniki konstrukcji inżynierskich, Politechnika Poznańska, 2003.
• 6. Malalur S. S, Manry M. T., Praveen J., Multiple optimal learning factors for the multi-layer perceptron. USA: University of Texas at Arlington, 2010
• 7. Maździuk J., Sieci Neuronowe Hopfielda. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2000
• 8. Moes N., Belytschko T. Extended finite element method for cohesive crack growth. USA: Northwestern University, 2001.
• 9. Wójtowicz P. POLSKA WERSJA STATISTICA NEUTRAL NETWORKS. StatSoft Polska