Temat: neural modelling - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Numerical prediction of component-ratio-dependent compressive strength of bone cement
Autorzy:: Machrowska, Anna
Karpiński, Robert
Jonak, Józef
Szabelski, Jakub
Krakowski, Przemysław
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/117777.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:: artificial neural networks
mathematical modelling
biomaterials
bone cement
sztuczne sieci neuronowe
modelowanie matematyczne
biomateriały
cement kostny
Opis:: Changes in the compression strength of the PMMA bone cement with a variable powder/liquid component mix ratio were investigated. The strength test data served to develop basic mathematical models and an artificial neural network was employed for strength predictions. The empirical and numerical results were compared to determine modelling errors and assess the effectiveness of the proposed methods and models. The advantages and disadvantages of mathematical modelling are discussed.
Źródło:: Applied Computer Science; 2020, 16, 3; 87-101
1895-3735
Pojawia się w:: Applied Computer Science
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Black box efficiency modelling of an electric drive unit utilizing methods of machine learning
Autorzy:: Bauer, Lukas
Stütz, Leon
Kley, Markus
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1956031.pdf
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:: electromobility
powertrain
electric drives
artificial neural network
efficiency modelling
elektromobilność
układ napędowy
napędy elektryczne
sztuczna sieć neuronowa
modelowanie wydajności
Opis:: The increasing electrification of powertrains leads to increased demands for the test technology to ensure the required functions. For conventional test rigs in particular, it is necessary to have knowledge of the test technology's capabilities that can be applied in practical testing. Modelling enables early knowledge of the test rigs dynamic capabilities and the feasibility of planned testing scenarios. This paper describes the modelling of complex subsystems by experimental modelling with artificial neural networks taking transmission efficiency as an example. For data generation, the experimental design and execution is described. The generated data is pre-processed with suitable methods and optimized for the neural networks. Modelling is executed with different variants of the inputs as well as different algorithms. The variants compare and compete with each other. The most suitable variant is validated using statistical methods and other adequate techniques. The result represents reality well and enables the performance investigation of the test systems in a realistic manner.
Źródło:: Applied Computer Science; 2021, 17, 4; 5-19
1895-3735
Pojawia się w:: Applied Computer Science
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "neural modelling" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język