Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Discussion and studies of the properties of a cooling water additive preventing erosive wear of cooled surfaces of ship diesel engines

Adamkiewicz A., Valishin A.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2014

|

Vol. 16, no. 4

565--570

EN

This paper presents the results of studies on the properties of an additive administered into the liquid cooling a ship diesel engine. The protective action of the liquid relied on the formation of nickel layers on the cooled surfaces – electroless nickel plating of cooling surfaces. The test stand and the program of the experiment have been described. Statistical methods have been used for discussing the results. Regressive correlations of mass decrease of the studied samples, dependent on the conditions and the experiment program, have been obtained. Sample mass decrease was described as a function of the additive concentration, the flow and the temperature of the cooling liquid supplied by the pump. High effectiveness of the studied additive was presented comparing it with the substances widely applied for this purpose such as EKSTROL and NALCOOL-2000 basing on the verifying exemplary results. Validation of the obtained results carried out on real maritime technical facilities has been described.

PL

W artykule przedstawiono wyniki badań własności opracowanego dodatku do cieczy chłodzącej okrętowego silnika spalinowego. Działanie ochronne cieczy oparto na niklowaniu chemicznym – na bezprądowym tworzeniu warstw niklowych na chłodzonych powierzchniach. Opisano stanowisko badawcze oraz program eksperymentu. Do opracowania wyników przeprowadzonego eksperymentu zastosowano metody statystyczne. Otrzymano zależności regresyjne ubytku masy badanych próbek od warunków i programu eksperymentu. Ubytek masy próbek opisano w funkcji stężenia dodatku, strumienia objętości i temperatury cieczy chłodzącej, podawanej przez pompę. Pokazano wysoką skuteczność badanego dodatku w porównaniu ze stosowanymi do tego celu dodatkami EKSTROL i NALCOOL-2000 na przykładzie wyników badań weryfikacyjnych. Opisano walidację wyników przeprowadzoną na rzeczywistych obiektach oceanotechnicznych.

2

Modele regresyjne sieci neuronowych w zastosowaniu do sterowania procesem jakości w przedsiębiorstwie produkcyjnym

Lonkwic P

Obróbka Metalu

|

2013

|

nr 1

38--41

PL

W artykule przedstawiono zastosowanie modeli klasyfikujących sieci neuronowych dostępnych w pakiecie Statistica do sterowania procesami jakościowymi na przykładzie detalu wykonanego jako gięty profil typu "spinka". Analizie poddano, na ile metoda sieci neuronowych jest zdolna do identyfikacji wymiarowej uzyskanych parametrów w procesie gięcia w ocenie kontroli jakości wykonania profilu.

EN

The article presents the application of neuron network classifying models available in the Statistica pack for controlling quality processes on the example of a detail made as a „pin” type bent profile. It was analyzed to what extent the neuron network method was capable of dimension identification of the parameters obtained during bending processes in the evaluation of controlling the profile making quality.

3

Modelowanie przemysłowego procesu mielenia rudy z wykorzystaniem energetycznych wskaźników oceny

Trybalski K., Krawczykowski D.

Górnictwo i Geoinżynieria

|

2006

|

R. 30, z. 3/1

327-346

PL

W artykule przeprowadzono analizę kosztów węzła mielenia i klasyfikacji w jednym z zakładów wzbogacania rudy KGHM "Polska Miedź" S.A., wskazując najwyższą energochłonność procesu mielenia. Zaproponowano i obliczono wskaźniki technologiczno-energetyczne oceniające proces mielenia i klasyfikacji. Na ich podstawie zbudowano przykładowe modele: regresyjne oraz w postaci sieci neuronowych, ujmujące zależności pomiędzy wskaźnikami oceny procesu a danymi energetyczno-technologicznymi badanego procesu. Przeprowadzono porównanie uzyskanych modeli.

EN

The costs analysis of grinding and classification center in one of KGHM "Polska Miedź" SA ore enrichment plants was conducted in the paper, what identified the highest energy consumption of grinding process. The energetic-technological factors evaluating grinding and classification processes were then proposed and calculated. On their basis the examples of models were constructed, which were regressive ones and neural networks forms, taking into consideration dependencies between process evaluation factors and energetic-technological data of investigated process. The comparison of given models was carried out.