Przedmiotem badań było modelowanie procesów nasycania dyfuzyjnego stali niskowęglowych w złożu fluidalnym za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Nieliniowy charakter zmian parametrów procesu nawęglania oraz brak algorytmów matematycznych opisujących wpływ parametrów procesu na finalne właściwości nawęglanych elementów utrudnia projektowanie tego procesu obróbki cieplno-chemicznej. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych umożliwia budowę modelu tego procesu. Zaprojektowany model pozwala na obliczenie parametrów procesu lub predykcje właściwości obrabianych elementów.
EN
The subject of investigation was neural network modeling of diffusional saturation of steel In fluidized bed. The reason of difficulty of carbonizing process modeling are: non linear changes of parameters of this process and lack of mathematical algorithms complex describing this process. Using of neural network make design model of this process possible. The designed neural network model allow calculate of process parameters and predict of carbonizing elements properties.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.