Warianty tytułu
Neural model of forces in the circumferential grinding of flat
Języki publikacji
Abstrakty
W artykule przedstawiono ideę i wstępne wyniki modelowania sił nacisku oraz tarcia w funkcji głębokości szlifowania za pomocą sztucznej sieci neuronowej. Do uczenia sieci neuronowej wykorzystano wyniki pomiarów wykonanych na stanowisku badawczym. Wyniki modelowania sił w funkcji głębokości szlifowania stanowią wstępną fazę w procesie tworzenia systemu eksperckiego procesów szlifowania opartego na sztucznych sieciach neuronowych.
The paper presents the concept and preliminary results of modeling the pressure and friction forces as a function of depth of grinding with the use of artificial neural network. For neural network learning results of measurements performed on the stand test were applied. Results of forces modeling as a function of depth of grinding were a preliminary stage in the process of creating an expert system of the grinding process based on artificial neural networks.
Słowa kluczowe
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
18-21
Opis fizyczny
Bibliogr. 5 poz. , il., tab., wykr.
Twórcy
autor
autor
- Wydział Techniki Morskiej i Transportu, Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie
Bibliografia
- 1. Tadeusiewicz R.: Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku c#. Polska Akademia Umiejętności, Kraków 2007.
- 2. Kacalak W., Bałasz B., Królikowski T., Lipiński D.: Kierunki rozwoju mikro- i nanoszlifowania [w:] Współczesne problemy obróbki Êciernej. Praca pod red. J. Plichty; ss. 13 - 40. Wydawnictwo Politechniki Koszalińskiej, Koszalin 2009.
- 3. Królikowski T., Bałasz B.: Napróżenia w warstwie wierzchniej w trakcie skrawania ziarnem Ściernym. XXXI NSOS 2008, Politechnika Krakowska 2008, ss. 349 - 354.
- 4. Bałasz B., Królikowski T.: Modeling and simulation method of precision grinding processes. RAiM Springer, Berlin, Heidelberg, New York 2007, pp. 273 - 278.
- 5. Szatkiewicz T., Bałasz B., Królikowski T.: Application of an elastic neural network for the modeling of the surfaces of abrasive grains. Artificial Neural Networks in Engineering ANNIE 2005, Vol. 15: Smart Engineering System Design, St. Louis 6 - 9 November 2005, ASME Press, New York 2005, pp. 793 - 800.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPB8-0021-0023