Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2024

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Ocena wybranych właściwości mechanicznych budowlanych materiałów wibroizolacyjnych na bazie polimerowych granulatów recyklingowych

Korbiel Tomasz, Bal Renata, Berezowski Wojciech, Kruk Radosław

Materiały Budowlane

2024

nr 3

27--31

W artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania materiałów z recyklingu do wytwarzania elementów wibroizolacyjnych stosowanych w budowie dróg szynowych. Granulaty recyklingowe charakteryzują się stabilnymi parametrami mechanicznymi, co pozwala na ich wykorzystanie w produkcji materiałów do budowy torowisk w terenach zurbanizowanych. W artykule omówiono technologię wytwarzania tego typu materiałów oraz wstępne badania podstawowych właściwości mechanicznych. Zaprezentowane wyniki pozwalają na wybór technologii produkcji mat wibroizolacyjnych z materiałów recyklingowych w zależności od obszaru zastosowania. Określenie poziomu energii dyssypowanej w trakcie obciążenia dynamicznego umożliwiło skalowanie właściwości produktów podczas produkcji. Przedstawione badania pozwalają na wykorzystanie granulatów polimerów PET oraz PiB.

The article presents the concept of using recycled materials to produce vibration-isolating elements used in the construction of railroads. Recycling granulates are characterized by stable mechanical parameters, which allows them to be used in the production of materials for the construction of tracks in urban areas. This work discusses the technology of producing this type of materials and preliminary research on the basic mechanical properties. The presented results allow the selection of a technology to produce vibration-insulating mats from recycled materials depending on the area of application. Determining the level of energy dissipated during dynamic loading made it possible to scale the properties of products during production. The presented research allows the use of PET and PiB polymer granulates.

The Use of Artificial Intelligence for Quality Assessment of Refill Friction Stir Spot Welded Thin Joints

Kubit Andrzej, Kłosowski Grzegorz, Berezowski Wojciech

Advances in Science and Technology. Research Journal

2024

Vol. 18, no 3

45--57

This paper presents a machine learning and image segmentation based advanced quality assessment technique for thin Refill Friction Stir Spot Welded (RFSSW) joints. In particular, the research focuses on developing a predictive support vector machines (SVM) model. The purpose of this model is to facilitate the selection of RFSSW process parameters in order to increase the shear load capacity of joints. In addition, an improved weld quality assessment algorithm based on optical analysis was developed. The research methodology includes specimen preparation stages, mechanical tests, and algorithmic analysis, culminating in a machine learning model trained on experimental data. The results demonstrate the effectiveness of the model in selecting welding process parameters and assessing weld quality, offering significant improvements compared to standard techniques. This research not only proposes a novel approach to optimizing welding parameters but also facilitates automatic quality assessment, potentially revolutionizing and spreading the application of the RFSSW technique in various industries