Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Influence of Surface Roughness on Tribological Properties of HS6-5-2C Steel with an AITiN Coating

Kowalczyk Joanna, Madej Monika, Kowalski Marcin

Tribologia

|

2024

|

nr 1

67--78

EN

This article defines the effect of surface roughness on a selection of tribological properties of systems with AlTiN coatings. Friction-wear tests were carried out on a tribological tester, which operates as a sphere and disc assembly in a frictional, sliding motion. The tests were conducted under a load of 10 N over a friction distance of 1,000 m. Steel discs made of HS6-5-2C with an AlTiN coating and steel balls made of 100Cr6 were used for the test Trials were carried out under lubrication conditions with polyalphaolefin oil PAO 8 and polyalphaolefin oil containing 1.5% zinc dialkyldithiophosphate (ZDDP). The chemical composition of the AlTiN coating was studied using a scanning electron microscope, and the wear marks on the discs and spheres were observed. The geometric structure of the samples was analysed before and after the geometric structure of the samples using a interferometer, and after tribological tests. Research has shown that surface roughness affects tribological properties. For samples with a higher surface roughness (Sa = 0.61 µm) – unpolished discs – lower linear wear values were obtained than for polished discs (Sa = 0.08 µm). After the introduction of the PAO 8 additive with ZDDP, a reduction in linear wear of 33% and 24% was observed for both polished and unpolished surfaces, respectively.

PL

W artykule określono wpływ chropowatości powierzchni na wybrane właściwości tribologiczne systemów z powłokami AlTiN. Badania tarciowo-zużyciowe przeprowadzono na testerze tribologicznym pracującym w skojarzeniu trącym kula–tarcza w ruchu ślizgowym. Testy wykonano przy obciążeniu 10 N na drodze tarcia równej 1000 m. Do badań użyto tarcze ze stali HS6-5-2C z naniesioną powłoką AlTiN i kule ze stali 100Cr6. Testy przeprowadzono w warunkach smarowania olejem poli(α)olefinowym PAO 8 oraz olejem poli(α)olefinowym z dodatkiem 1,5% dialkiloditiofosforanu cynku ZDDP. Za pomocą mikroskopu skaningowego zbadano skład chemiczny powłoki AlTiN, a także obserwowano ślady wytarcia na tarczach i kulach. Przy użyciu mikroskopu konfokalnego z trybem interferometrycznym dokonano analizy struktury geometrycznej próbek przed oraz po testach tribologicznych. Uzyskane wyniki badań wyskazały, że chropowatość powierzchni ma wpływ na właściwości tribologiczne. Dla próbek o większej chropowatości powierzchni (Sa = 0,61 µm) – tarcz niepolerowanych – uzyskano mniejsze wartości zużycia liniowego niż dla tarcz polerowanych (Sa = 0,08 µm). Po wprowadzeniu do PAO 8 dodatku ZDDP zaobserwowano spadek zużycia liniowego zarówno dla polerowanej i niepolerowanej powierzchni odpowiednio o 33% oraz 24%.

2

Projektowanie wiat samochodowych z panelami fotowoltaicznymi ze względu na globalną stateczność konstrukcji

Kiljan Artur, Kowalski Marcin

Przegląd Budowlany

|

2024

|

R. 95, nr 4

78--81

PL

W artykule przedstawiono wybrane zagadnienia projektowania małych i lekkich wiat parkingowych (carportów) z panelami fotowoltaicznymi. Problematyką objęto przepisy prawne związane z budową takich obiektów oraz projektowanie ich konstrukcji. Zagadnienia projektowe przedstawiono na przykładzie małej wiaty stalowej. Szczególną uwagę kieruje się w nich na problem stateczności globalnej wiaty pod wpływem obciążeń wiatrem.

EN

The article presents selected issues of designing small and light sheds (carports) with photovoltaic panels. The issues covered legal regulations related to the construction of such objects and the design of their structures. Design issues are presented on the example of a small steel shed. Particular attention is paid to the problem of the global stability of the shed under the influence of wind loads.

3

Tribological Testing of Environmentally Friendly Lubricants

Kowalski Marcin, Bernat Szymon, Kowalczyk Joanna, Radoń-Kobus Krystyna, Grabowski Paweł, Madej Monika

Tribologia

|

2023

|

nr 1

51--63

PL

W artykule porównano właściwości oleju mineralnego z olejem na bazie glicerolu i olejem na bazie oleju rzepakowego. Uzyskane wyniki badań wskazały, że współczynnik tarcia dla oleju mineralnego wykazał zbliżoną charakterystykę dla obu obciążeń (25 N/ 50 N), również minimalne zmiany zaobserwowano dla oleju na bazie oleju rzepakowego. Natomiast największą różnicę uzyskano dla oleju na bazie glicerolu i wody, gdzie współczynnik tarcia wzrósł o ponad 23% dla obciążenia 50 N w porównaniu z obciążenie m 25 N. Przeprowadzone badania wskazują na bardzo dobrą charakterystykę olejów na bazie oleju rzepakowego oraz oleju na bazie glicerolu i wody wraz z dodatkami zmniejszającymi tarcie w zależności od przyłożonego obciążenia. Dla niż szych obciążeń bardzo dobre właściwości przeciwzużyciowe posiada olej na bazie glicerolu i wody, zaś dla wyższych olej na bazie oleju rzepakowego. Zatem w odpowiednich warunkach oleje przyjazne środowisku mają zbliżone lub lepsze właściwości smarne aniżeli toksyczne wysoko „zdodatkowane” oleje mineralne. Tym samym posiadają potencjał zastąpienia powszechnie stosowanego oleju mineralnego.

EN

This paper compares the properties of mineral oil with glycerol and water-based oil, and rapeseed-based oil. The obtained research results showed that the friction coefficient for mineral oil has similar characteristics for both loads (25 N/50 N). Minimal differences were also observed for the rapeseed-based oil. However, the most significant difference was obtained for oil based on glycerol and water, where the friction coefficient increased by more than 23% under the load of 50 N compared to 25 N. The tests showed very good characteristics of the oils based on rapeseed oil and the oil based on glycerol and water with additives reducing friction, depending on the applied load. For lower loads, the oil based on glycerol and water has very good anti-wear properties, whereas the oil based on rapeseed oil has very good anti-wear properties for higher loads. Thus, environmentally friendly oils have similar or better lubricating properties under appropriate conditions than toxic oils with high additive contents. Hence, they have the potential to replace the commonly used mineral oil.

4

Deep learning correction for image reconstruction in electrical impedance tomography using UNet model

Maciura Łukasz, Rymarczyk Tomasz, Wójcik Dariusz, Gauda Konrad, Kowalski Marcin

Przegląd Elektrotechniczny

|

2023

|

R. 99, nr 6

134--137

EN

This article was inspired by a similar Deep DBar algorithm, where a modified UNet convolutional model was used to correct the output of the DBar algorithm using the UNet model. However, instead of the DBar algorithm, another deterministic electrical impedance tomography reconstruction algorithm was used in this solution. The modified UNet model was used to successfully correct the initial reconstructions, which were computed using Kotre regularities using pseudo-inversion of the sensitivity matrix.

PL

Ten artykuł został inspirowany podobnym algorytmem Deep DBar, w którym zmodyfikowany model splotowy UNet został użyty do skorygowania danych wyjściowych algorytmu DBar przy użyciu modelu UNet. Jednak zamiast algorytmu DBar w tym rozwiązaniu zastosowano inny deterministyczny algorytm rekonstrukcji elektrycznej tomografii impedancyjnej. Zmodyfikowany model UNet został wykorzystany do skutecznej korekcji wstępnych rekonstrukcji, które zostały obliczone przy użyciu regularności Kotrego z wykorzystaniem pseudo-inwersji macierzy czułości.

5

Praktyczne aspekty zastosowania drukarki 3D w procesie przygotowania próbek gruntów do badań w aparacie trójosiowego ściskania

Kowalska Magdalena, Kowalski Marcin

Inżynieria i Budownictwo

|

2023

|

R. 79, nr 5-6

267--271

PL

Przygotowanie wysokiej jakości próbki gruntu do badania w aparacie trójosiowego ściskania wymaga użycia wielu akcesoriów, które można wyprodukować dzięki wykorzystaniu jednej z technik wytwarzania przyrostowego. W niniejszym artykule pokazano przykłady przyrządów wydrukowanych metodą FDM oraz przedstawiono jej możliwości i ograniczenia, ze zwróceniem szczególnej uwagi na koszty produkcji poszczególnych elementów.

EN

The preparation of a high-quality soil specimen for testing in a triaxial compression apparatus requires the use of a number of accessories. They can be produced using one of the techniques of additive manufacturing. In this article some examples of the devices printed with the use of the FDM method are presented. The possibilities and limitations of this method, with particular attention to the production costs of the individual elements, are described.

6

Detection of various lung diseases including COVID-19 using extreme learning machine algorithm based on the features extracted from a lightweight CNN architecture

Nahiduzzaman Md., Faruq Goni Md Omaer, Robiul Islam Md., Sayeed Abu, Shamim Anower Md., Ahsan Mominul, Haider Julfikar, Kowalski Marcin

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2023

|

Vol. 43, no. 3

528--550

EN

Around the world, several lung diseases such as pneumonia, cardiomegaly, and tuberculosis (TB) contribute to severe illness, hospitalization or even death, particularly for elderly and medically vulnerable patients. In the last few decades, several new types of lungrelated diseases have taken the lives of millions of people, and COVID-19 has taken almost 6.27 million lives. To fight against lung diseases, timely and correct diagnosis with appropriate treatment is crucial in the current COVID-19 pandemic. In this study, an intelligent recognition system for seven lung diseases has been proposed based on machine learning (ML) techniques to aid the medical experts. Chest X-ray (CXR) images of lung diseases were collected from several publicly available databases. A lightweight convolutional neural network (CNN) has been used to extract characteristic features from the raw pixel values of the CXR images. The best feature subset has been identified using the Pearson Correlation Coefficient (PCC). Finally, the extreme learning machine (ELM) has been used to perform the classification task to assist faster learning and reduced computational complexity. The proposed CNN-PCC-ELM model achieved an accuracy of 96.22% with an Area Under Curve (AUC) of 99.48% for eight class classification. The outcomes from the proposed model demonstrated better performance than the existing state-of-the-art (SOTA) models in the case of COVID-19, pneumonia, and tuberculosis detection in both binary and multiclass classifications. For eight class classification, the proposed model achieved precision, recall and fi-score and ROC are 100%, 99%, 100% and 99.99% respectively for COVID-19 detection demonstrating its robustness. Therefore, the proposed model has overshadowed the existing pioneering models to accurately differentiate COVID-19 from the other lung diseases that can assist the medical physicians in treating the patient effectively.

7

Study on facial thermal reactions for psycho-physical stimuli

Panasiuk Jarosław, Prusaczyk Piotr, Grudzień Artur, Kowalski Marcin

Metrology and Measurement Systems

|

2020

|

Vol. 27, nr 3

399--415

EN

This paper presents a study on the influence of psychophysical stimuli on facial thermal emissions. Two independent groups of stimuli are proposed to investigate facial changes resulting from human stress and physical exhaustion. One pertains to physical effort while the other is linked to stress invoked by solving a simple written test. Subjects’ face reactions were measured through collecting and analyzing long-wavelength infrared images. A methodology for numerical processing of images is proposed. Results of numerical analysis with respect to different facial regions of interest are provided. An automatic deep learning based algorithm to classify specific thermal face patterns is proposed. The algorithm consists of detection of regions of interests as well as numerical analysis of thermal energy emissions of facial parts. The results of presented experiments allowed the authors to associate emission changes in specific facial regions with psychophysical stimulations of the person being examined. This work proves high usability of thermal imaging to capture changes of heat distribution of face as reactions for external stimuli.

8

Analysis of data from measuring sensors for prediction in production process control systems

Rymarczyk Tomasz, Przysucha Bartek, Kowalski Marcin, Bednarczuk Piotr

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2019

|

T. 9, nr 4

26--29

EN

The article presents a solution based on a cyber-physical system in which data collected from measuring sensors was analysed for prediction in the production process control system. The presented technology was based on intelligent sensors as part of the solution for Industry 4.0. The main purpose of the work is to reduce data and select the appropriate covariate to optimise modelling of defects using the Cox model for a specific mechanical system. The reliability of machines and devices in the production process is a condition for ensuring continuity of production. Predicting damage, especially its movement, gives the ability to monitor the current state of the machine. In a broader perspective, this enables streamlining the production process, service planning or control. This ensures production continuity and optimal performance. The presented model is a regressive survival analysis model that allows you to calculate the probability of failure occurring over a given period of time.

PL

Artykuł przedstawia rozwiązanie oparte na systemie cyber-fizycznym, w którym analizowano dane zbierane z czujników pomiarowych do predykcji w systemie kontroli procesów produkcyjnych. Przedstawiona technologia została oparta na inteligentnych czujnikach pomiarowych jako element rozwiązania dla Przemysłu 4.0. Głównym celem pracy jest redukcja danych i wybór odpowiedniego kowariantu w celu optymalizacji modelowania usterek za pomocą modelu Coxa dla konkretnego układu mechanicznego. Niezawodność pracy maszyn i urządzeń w procesie produkcyjnym jest warunkiem zapewnienia ciągłości produkcji. Przewidywanie uszkodzenia, a zwłaszcza jego momentu daje możliwość monitorowania bieżącego stanu maszyny. W szerszej perspektywie umożliwia to usprawnienie procesu produkcji, planowania serwisu, czy kontroli. Zapewnia to utrzymanie ciągłości produkcji i optymalnej jej wydajności. Przedstawiony model jest regresywnym modelem analizy przeżycia, który pozwala na obliczanie prawdopodobieństwa wystąpienia awarii w określonym czasie.