Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: elasticnet

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Logistic regression in image reconstruction in electrical impedance tomography

Kozłowski Edward, Rymarczyk Tomasz, Kłosowski Grzegorz, Cieplak Tomasz

Przegląd Elektrotechniczny

2020

R. 96, nr 5

95--98

The problem of image reconstruction in electrical impedance tomography (EIT) consists in both performing measurements using a set of sensors and creating of reconstruction based on these measurements. The image reconstruction requires accurate modeling of area, which presents field of view. To determine the inclusion in analyzed area the logistic regression has been applied. Additionally to select the predictors in logistic regression the elasticnet method has been used.

Problem rekonstrukcji obrazu w elektrycznej tomografii impedancyjnej (EIT) polega zarówno na wykonywaniu pomiarów przy użyciu zestawu czujników, jak i na tworzeniu rekonstrukcji na podstawie tych pomiarów. Rekonstrukcja obrazu wymaga dokładnego modelowania obszaru, który przedstawia pole widzenia. Do określenia wtrąceń w analizowanym obszarze zastosowano regresję logistyczną. Dodatkowo do wyboru predyktorów w regresji logistycznej zastosowano metodę elasticnet.

Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system

Kozłowski Edward, Mazurkiewicz Dariusz, Żabiński Tomasz, Prucnal Sławomir, Sęp Jarosław

Eksploatacja i Niezawodność

2019

Vol. 21, no. 4

679--685

Further development of manufacturing technology, in particular machining requires the search for new innovative technological solutions. This applies in particular to the advanced processing of measurement data from diagnostic and monitoring systems. The increasing amount of data collected by the embedded measurement systems requires development of effective analytical tools to efficiently transform the data into knowledge and implement autonomous machine tools of the future. This issue is of particular importance to assess the condition of the tool and predict its durability, which are crucial for reliability and quality of the manufacturing process. Therefore, a mathematical model was developed to enable effective, real-time classification of the cutting blade status. The model was verified based on real measurement data from an industrial machine tool.

Dalszy rozwój inżynierii produkcji, w szczególności obróbki skrawaniem, wymaga poszukiwania nowych innowacyjnych rozwiązań technologicznych. Dotyczy to w szczególności zaawansowanego przetwarzania danych pomiarowych pochodzących z systemów diagnostycznych i monitorujących. Rosnąca ilość danych gromadzonych przez wbudowane systemy pomiarowe wymaga opracowania skutecznych narzędzi analitycznych, aby efektywnie przekształcać dane w wiedzę i wdrażać autonomiczne obrabiarki przyszłości. Kwestia ta ma szczególne znaczenie dla oceny stanu narzędzia i przewidywania jego trwałości, które są kluczowe dla niezawodności i jakości procesu produkcyjnego. Dlatego opracowano nowy model matematyczny, którego zadaniem jest skuteczna klasyfikacja stanu ostrza narzędzia skrawającego realizowana w czasie rzeczywistym. Opracowany model został zweryfikowany na podstawie rzeczywistych danych pomiarowych z przemysłowej obrabiarki.