ENG FB kontakt

16.04.2024

Strona główna Sierpień-Wrzesień 2016 Sieci neuronowe MLP w badaniu chropowatości Ra i Rz *

Sieci neuronowe MLP w badaniu chropowatości Ra i Rz *

MLP neural networks in the study of surface roughness Ra and Rz

Izabela Rojek, Paweł Twardowski   |   06-09-2016

Mechanik nr 08/09/2016 - X Szkoła Obróbki Skrawaniem, XXXIX Naukowa Szkoła Obróbki Ściernej

STRESZCZENIE: Omówiono modele sieci neuronowych jednokierunkowych wielowarstwowych ze wsteczną propagacją błędu (MLP). Modele te zastosowano do oceny chropowatości Ra i Rz. Badania wykonano na danych rzeczywistych wybranego przedsiębiorstwa. Dane te zostały zebrane podczas procesu obróbki rowków pod pierścienie w tłokach silników samochodowych.

SŁOWA KLUCZOWE: sieć neuronowa, chropowatość powierzchni, analiza, ocena

ABSTRACT: The article discusses the models of one-directional multilayer neural networks with error backpropagation (MLP). These models were used to evaluate the surface roughness of Ra and Rz. The study was performed on real data of the selected enterprise. These data were gathered during the process of machining grooves under the rings of the pistons in automobile engines.

KEYWORDS: neural network, surface roughness, analysis, evaluation

BIBLIOGRAFIA / BIBLIOGRAPHY:

  • PN-EN ISO 4287:1999 – Specyfikacje geometrii wyrobów – Struktura geometryczna powierzchni: metoda profilowa – Terminy, definicje i parametry struktury geometrycznej powierzchni.
  • Karaye D. „Prediction and control of surface roughness in CNC lathe using artificial neural network”. Journal of Materials Processing Technology. Vol. 209 (2009): pp. 3125÷3137.
  • Asiltürk I., Çunkas M. „Modeling and prediction of surface roughness in turning operations using artificial neural network and multiple regression method”. Expert Systems with Applications. Vol. 38 (2011): pp. 5826÷5832.
  • Zain A.M., Haron H., Sharif S. „Prediction of surface roughness in the end milling machining using Artificial Neural Network”. Expert Systems with Applications. Vol. 37 (2010): pp. 1755÷1768.
  • 5. Senveter J., Klancnik S., Balic J., Cus F. „Prediction of surface roughness using a feed-forward neural network”. Management and Production Engineering Review. Vol. 1, No. 2 (2010): pp. 47÷55.
  • Russell S.J., Norvig P. „Artificial intelligence: a modern approach”. New Jersey: Prentice Hall, 2009.

DOI: http://dx.doi.org/10.17814/mechanik.2016.8-9.235

Pobierz plik / download

Izabela Rojek, Paweł Twardowski: Sieci neuronowe MLP w badaniu chropowatości powierzchni Ra i Rz (MLP neural networks in the study of surface roughness Ra and Rz) (PDF, ~0,6 MB)

Strona główna Sierpień-Wrzesień 2016 Sieci neuronowe MLP w badaniu chropowatości Ra i Rz *

Zamów NEWSLETTER

Nasze propozycje

Metrologia geometryczna powierzchni technologicznych. Zarysy kształtu – Falistość – Mikro- i nanochropowatość.
Stanisław Adamczak

Metrologia geometryczna powierzchni technologicznych. Zarysy kształtu – Falistość – Mikro- i nanochropowatość.

Wydawnictwo Naukowe PWN

"Metrologia geometryczna powierzchni technologicznych" to kompendium poświęcone tematyce pomiarów i analizy...

Układy dynamiczne w modelowaniu procesów przyrodniczych, społecznych, technologicznych
Jacek Banasiak, Katarzyna Szymańska-Dębowska

Układy dynamiczne w modelowaniu procesów przyrodniczych, społecznych, technologicznych

Wydawnictwo Naukowe PWN

"Układy dynamiczne" to podręcznik związany z analizą układów dynamicznych, którą można zastosować w różnych...

Matematyczny wszechświat. Od Pitagorasa do Plancka
Joel L. Schiff (Tłum.: W. Sikorski)

Matematyczny wszechświat. Od Pitagorasa do Plancka

Wydawnictwo Naukowe PWN

"Matematyczny wszechświat" to wciągająca opowieść, która odkrywa przed czytelnikami prawa matematyczne...

Tarcie i smarowanie w procesach kształtowania blach
Tomasz Trzepieciński

Tarcie i smarowanie w procesach kształtowania blach

Wydawnictwo Naukowe PWN

W książce Tarcie i smarowanie w procesach kształtowania blach przedstawiono specyfikę zjawiska tarcia...

Nasi partnerzy