Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: multi-tool head

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Sieci neuronowe w zagadnieniach klasyfikacji stanu ostrzy narzędzi urabiających

100%

Gajewski J. , Jonak K.

Przegląd Mechaniczny

2014

tom nr 3

21--24

W artykule zaprezentowano wyniki klasyfikacji stanu ostrzy narzędzi pracujących zespołowo na głowicy urabiającej. Jako narzędzie do oceny zastosowano sztuczne sieci neuronowe. Badania realizowano dla sieci o radialnych funkcjach bazowych, perceptronu wielowarstwowego oraz sieci rozmytych. Porównano skuteczność klasyfikacji stanu noży dla poszczególnych modeli neuronowych.

The paper presents the results of excavating tools' blades for machines' combined work on a cutting head classification. Artificial neural networks were used as a rating tool. The research was carried out for basie radial functions networks, multilayer perceptrons and fuzzy networks. The effectiveness of blades condition for particular neural models was compared.

Analysis of the mining torque signal with Continuous Wavelet Transform

100%

Jonak J. , Jedliński Ł. , Gajewski J.

Mechanics and Control

2010

tom Vol. 29, no. 4

169-173

This paper presents an analysis of the excavation torgue signal with the use of a Continuous Wavelet Transform. The article also presents results of preliminary research on utilising neural networks to identify excavating cutting tools type used in multi-tool excavating heads of mechanical coal miners. Selected wavelet coefficients were used as data to teach artificial neural network. The research is necessary to identify rock excavating process with a given head, and design adaptation system for control of mining process with such a head. The results of numerical analyses conducted with the use of Neural Networks are presented.

Artykuł przedstawia analizę sygnału momentu urabiania z wykorzystaniem ciągłej transformaty falkowej. Praca przedstawia ponadto rezultaty wstępnych badań nad wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej do oceny rodzaju narzędzi urabiających głowic wielonarzędziowych kombajnu górniczego. Do nauki sieci neuronowej wykorzystano wybrane współczynniki falkowe. Badania te niezbędne są do identyfikacji procesu urabiania w celu opracowania adaptacyjnego systemu sterowania pracą głowicy kombajnu. W artykule przedstawiono wyniki analiz numerycznych, wykorzystując sztuczne sieci neuronowe.