Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Vibration control of a rotating shaft by passive mass-spring-disc dynamic vibration absorber

Nguyen Duy Chinh

Archive of Mechanical Engineering

|

2020

|

LXVII, nr 3

279--297

EN

Shaft is a machine element which is used to transmit rotary motion or torque. During transmission of motion, however, the machine shaft doesn’t always rotate with a constant angular velocity. Because of unstable current or due to sudden acceleration and deceleration, the machine shaft will rotate at a variable angular velocity. It is this rotary motion that generates the moment of inertial force, causing the machine shaft to have torsional deformation. However, due to the elasticity of the material, the shaft produces torsional vibration. Therefore, the main objective of this paper is to determine the optimal parameters of dynamic vibration absorber to eliminate torsional vibration of the rotating shaft that varies with time. The new results in this paper are summarized as follows: Firstly, the author determines the optimal parameters by using the minimum quadratic torque method. Secondly, the maximization of equivalent viscous resistance method is used for determining the optimal parameters. Thirdly, the author gives the optimal parameters of dynamic vibration absorber based on the fixed-point method. In this paper, the optimum parameters are found in an explicit analytical solutions, helping the scientists to easily find the optimal parameters for eliminating torsional vibration of the rotating shaft.

2

Low computational complexity algorithm for recognition highly corrupted QR codes based on Hamming-Lippmann neural network

Kvyetnyy Roman N., Ivanov Yuriy Yu., Pivoshenko Volodymyr V., Kulyk Yaroslav A., Knysh Bogdan P., Smolarz Andrzej, Muslimov Kuanysh, Turgynbekov Yerbol

Przegląd Elektrotechniczny

|

2019

|

R. 95, nr 4

162--166

EN

This article describes the architecture of the Hamming-Lippmann neural network and the math of the modified learning-recognition algorithm and presents some practical aspects for using it for solving an image recognition task. We have created software using C# programming language, that utilized this network as an additional error-correcting procedure, and have solved the task of recognition highly corrupted QR codes (with a connection to the database). Experimental results, of finding the optimal parameters for this algorithm, are presented. This neural network doesn’t require time-consuming computational procedures and large amounts of memory, even for high-resolution and big size images.

PL

W tym artykule opisano architekturę sieci neuronowej Hamminga-Lippmanna oraz matematykę zmodyfikowanego algorytmu rozpoznawania uczenia się, a także przedstawiono kilka praktycznych aspektów korzystania z niej w celu rozwiązania zadania rozpoznawania obrazu. Stworzyliśmy oprogramowanie wykorzystujące język programowania C #, który wykorzystał tę sieć jako dodatkową procedurę korekty błędów i rozwiązaliśmy zadanie rozpoznawania wysoce uszkodzonych kodów QR (w połączeniu z bazą danych). Przedstawiono wyniki eksperymentalne poszukiwania optymalnych parametrów dla tego algorytmu. Opisywana neuronowa nie wymaga czasochłonnych procedur obliczeniowych i dużej ilości pamięci, nawet w przypadku obrazów o wysokiej rozdzielczości i dużych rozmiarach.

3

Optymalizacja wielokryterialna procesu toczenia tytanu

Zawora J., Marciniak M., Dąbrowski L.

Mechanik

|

2016

|

R. 89, nr 10

1432--1433

PL

Przedstawiono budowę doświadczalnego modelu matematycznego procesu toczenia tytanu WT3-1, optymalizację jedno i wielokryterialną wybranych cech procesu. Zacytowano wybrane pozycje literatury, w których m.in. wskazuje się na podstawowe właściwości tytanu i jego stopów oraz charakterystykę ich obróbki.

EN

This article presents the experiment-based mathematical model for turning of the WT3-1 titanium, single- and multi-criterion optimization of the selected process features. The references have been cited; they include indications as to the basic properties of titanium.

4

Matematyczny model analizy strumienia jakości

Zwolińska B.

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe

|

2016

|

R. 17, nr 12

1906--1913

PL

W artykule przedstawiony jest model matematyczny opracowany dla wydzielonego strumienia komponentów wejściowych. Zbudowany model ma służyć do walidacji potoków produkcyjnych w aspekcie jakości. Zamodelowany układ jest odzwierciedleniem rzeczywistych przepływów materiałowych na wejściu przedsiębiorstwa produkcyjnego. Do badań i modelowania został wybrany komponent, który stanowi znaczną wartość w urządzeniu końcowy. Ponadto ze względów organizacyjnych nie jest możliwa do przeprowadzenia kontrola parametrów pracy przed montażem komponentu w finalnym urządzeniu. W celu minimalizowania kosztów poniesionych na zużycie zasobów ważne jest aby liczba wadliwych komponentów była równa zero, szczególnie dotyczy to wad ukrytych, które możliwe są do stwierdzenia podczas testowania wyrobu gotowego.

EN

Article depicts the mathematical model made for the certain stream of input components. This model can be used to validate the production stream in terms of quality. This system is a reflection of actual flow of material in the production company. Component which is very important to the device has been chosen to model and study. Moreover, due to the organizational reasons, it is impossible to conduct the control of the work’s parameters before installing it in the device. To minimalize the expenses for resources which will be used, it is important to be sure that every component will work properly and there is no place for any defective part. It is particularly important in case of latent defects which cannot appear unless the tests of final product begin.

5

Traffic fatalities prediction based on support vector machine

Li T., Yang Y., Wang Y., Chen C., Yao J.

Archives of Transport

|

2016

|

Vol. 39, iss. 3

21--30

EN

To effectively predict traffic fatalities and promote the friendly development of transportation, a prediction model of traffic fatalities is established based on support vector machine (SVM). As the prediction accuracy of SVM largely depends on the selection of parameters, Particle Swarm Optimization (PSO) is introduced to find the optimal parameters. In this paper, small sample and nonlinear data are used to predict fatalities of traffic accident. Traffic accident statistics data of China from 1981 to 2012 are chosen as experimental data. The input variables for predicting accident are highway mileage, vehicle number and population size while the output variables are traffic fatality. To verify the validity of the proposed prediction method, the back-propagation neural network (BPNN) prediction model and SVM prediction model are also used to predict the traffic fatalities. The results show that compared with BPNN prediction model and SVM model, the prediction model of traffic fatalities based on PSO-SVM has higher prediction precision and smaller errors. The model can be more effective to forecast the traffic fatalities. And the method using particle swarm optimization algorithm for parameter optimization of SVM is feasible and effective. In addition, this method avoids overcomes the problem of “over learning” in neural network training progress.