Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "surface network" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Artificial neural network predictions of the microhardness profile in the nitrided layers
Przewidywanie profili mikrotwardości w warstwach azotowanych za pomocą sztucznej sieci neuronowej
Autorzy:
Ratajski, J.
Lipiński, D.
Suszko, T.
Dobrodziej, J.
Michalski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/258266.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
azotowanie
obróbka powierzchniowa
mikrotwardość
sieć neuronowa
modelowanie
nitriding
surface treatment
microhardness
neural network
modeling
Opis:
A section of research concerning the development of a model to enable predicting the hardness profiles in the nitrided layer, based on an artificial neural network, was presented in this paper. In the developed model a unidirectional two-layer neural network was applied. The designed network possesses good capacities to generalize the knowledge included in the experiential data. Matching the model with the training data made it possible to determine, with a good approximation, the hardness profiles, which make up a set of verifying data.
W pracy zamieszczono wyniki fragmentu badań dotyczących opracowania inteligentnych narzędzi wspomagających procesy obróbek powierzchniowych. Badania obejmowały opracowanie modelu statystycznego, opartego na sztucznej sieci neuronowej, umożliwiającego prognozowanie profili twardości w warstwie azotowanej. W opracowanym modelu zastosowano jednokierunkową dwuwarstwową sieć neuronową. Zaprojektowana sieć neuronowa posiada dobre zdolności uogólniania wiedzy zawartej w danych eksperymentalnych. Zaobserwowano ścisłą korespondencję między przewidywanymi profilami mikrotwardości na podstawie modelu oraz danymi eksperymentalnymi.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2006, 2; 139-147
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Effect of PVD and CVD Coating Structures on the Durability of Sintered Cutting Edges
Wpływ struktury powłok PVD i CVD na trwałość spiekanych ostrzy skrawających
Autorzy:
Staszuk, M.
Dobrzański, L.A.
Tański, T.
Kwaśny, W.
Musztyfaga-Staszuk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/353335.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
tool materials
PVD and CVD coatings
surface treatment
machining
artificial neural network
materiały narzędziowe
powłoki PVD i CVD
obróbka powierzchni
obróbka skrawaniem
sztuczne sieci neuronowe
Opis:
In the work it was demonstrated that the exploitative stability of edges from tool ceramics and sintered carbides coated with gradient and multilayer PVD and CVD coatings depends mainly on the adherence of the coatings to the substrate, while the change of coating microhardness from 2300 to 3500 HV0.05, the size of grains and their thickness affect the durability of the edges to a lesser extent. It was found that some coatings showed a fine-grained structure. The coatings which contained the AlN phase with hexagonal lattice showed a considerably higher adhesion to the substrate from sialon ceramics rather than the coatings containing the TiN phase. Better adherence of the coatings containing the AlN phase with hexagonal lattice is connected with the same kind of interatomic bonds (covalent) in material of both coating and ceramic substrate. In the paper the exploitative properties of the investigated coatings in the technological cutting trials were also determined. The models of artificial neural network, which demonstrate a relationships between the edge stability and coating properties such as: critical load, microhardness, thickness and size of grains were worked out.
W pracy wykazano, że trwałość eksploatacyjna ostrzy skrawających z ceramiki narzędziowej i węglików spiekanych pokrytych gradientowymi i wielowarstwowymi powłokami PVD oraz CVD zależy głównie od przyczepności powłok do podłoża, natomiast zmiana mikrotwardości w zakresie od 2300 do 3500 HV0.05. wielkości ziarn oraz ich grubości w mniejszym stopniu wpływają na trwałość ostrzy. Powłoki wykazują drobnoziarnistą strukturę. Powłoki zawierające fazę AlN o sieci heksagonalnej wykazują lepszą przyczepność do sialonowego podłoża niż powłoki zawierające fazę TiN. Lepsza przyczepność powłok zawierających fazę A1N o sieci heksagonalnej związana jest z takim samym rodzajem wiązań międzyatomowych (kowalencyjnych) w materiale powłoki i ceramicznego podłoża. W pracy określono także własności eksploatacyjne powłok w technologicznej próbie toczenia. Zależności pomiędzy trwałością ostrza a własnościami powłok takimi jak obciążenie krytyczne, mikrotwardość, grubość i wielkość ziarna określono z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych.
Źródło:
Archives of Metallurgy and Materials; 2014, 59, 1; 269-274
1733-3490
Pojawia się w:
Archives of Metallurgy and Materials
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies