Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Chudzik, W." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Dynamiczna metoda wyznaczania współczynnika dyfuzyjności cieplnej
Method of determining the heat-diffusion coefficient
Autorzy:
Minkina, W.
Chudzik, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157529.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Opis:
This paper describes results of simulation research on he method of determining the heat-diffussion coefficient of heat-insulating materials. The algorithm of Crankás-Nicolsonás finite difference method is used for solution of the equation of thermal diffussion for an extensive plate. the aim of the research is determining the usefulness of the method and calculating parameters of the measurement system under design.
Przedstawiono najnowsze wyniki badań nad metodą wyznaczenia współczynnika wyrównywania temperatury materiałów termoizolacyjnych. Metoda pomiarowa oparta jest na różnicowej aproksymacji równania dyfuzji wg algorytmu Cranka-Nicolsona, dla nieskończenie rozległej płyty, na której powierzchniach wymuszono różnicę temperatur. celem badan jest określenie przydatności metody, oraz wyznaczenie wielkości parametrów projektowanego systemu pomiarowego.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 1999, R. 45, nr 6, 6; 13-17
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Model systemu pomiarowego do kontroli parametrów cieplnych materiałów termoizolacyjnych z sondą cieplną
Model of measurement system with thermal probe for testing parameters of heat-insulating materials
Autorzy:
Chudzik, S.
Minkina, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152065.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sieci neuronowe
przewodność cieplna
neural networks
thermal conductivity
Opis:
W artykule przedstawiono model koncepcji systemu pomiarowego wykorzystującego odpowiednią sondę cieplną do kontroli parametrów cieplnych materiałów termoizolacyjnych. Przedstawiany system pomiarowy wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do rozwiązania współczynnikowego zagadnienia odwrotnego dyfuzji ciepła w materiale. Symulacje zjawiska dyfuzji ciepła oraz proces uczenia sieci neuronowej przeprowadzono w środowisku programowym Matlab.
The article presents model of measurement system with thermal probe for testing thermal parameters of heat-insulating materials. Measurement system uses the artificial neural network in order to solve the coefficient inverse problem for solid. The network learning process and simulation analyses are based on the Matlab.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 589-592
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metoda wyznaczania termoizolacyjności powłok malarskich
The method for determining thermal insulation of paint coatings
Autorzy:
Chudzik, S.
Minkina, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152608.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
przewodność cieplna
współczynnik przenikania ciepła
powłoki termoizolacyjne
thermal conductivity
heat transfer coefficient
thermal insulation coating
Opis:
W artykule przedstawiono koncepcję metody pomiarowej pozwalającej określić możliwości termoizolacyjne powłok malarskich. Badania wykonano w ramach pracy zleconej, której celem było określenie własności termoizolacyjnych farb Thermo-Shield. Prezentowana metoda opiera się na wykorzystaniu odpowiednio zaprojektowanych płytowych -kalory-metrów. Przedstawiono wybrane wyniki badań eksperymentalnych. Przeprowadzone badania, nie potwierdziły dodatkowych właściwości termoizolacyjnych powłok Thermo-Shield.
The paper presents the concept of the measurement method allowing determining the thermal insulation paint coatings applied to surfaces of various building partitions. The described research aimed at determining the thermal insulation properties of Thermo-Shield paints and their influence on the properties of insulating buliding construction. The presented method is based on the use of properly designed plate -calorimeters – Section 2. For the purpose of testing a special test stand was built – Section 3. It consist of four -calorimeters and a special measurement system controller. The idea of the method is to supply thermal energy to the thin metal plate (-calorimeter), coated with a layer of heat insulating coating – Fig.1. The amount of energy consumed to keep the preset temperature for the test -calorimeters enables comparison of the thermal insulation coatings used to determine the heat transfer coefficient U for a paint coating. To carry out the necessary measurements of the temperature profil on the -calorimeter surface, there was used a thermal imaging camera ThermaCam PM 590. The selected results of the experimental studies are given in Section 4. The study did not confirmed additional thermal insulation properties of Thermo-Shield coatings compared to conventional emulsion paints currently used.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 9, 9; 924-926
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An idea of a measurement system for determining thermal parameters of heat insulation materials
Autorzy:
Chudzik, S.
Minkina, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/220464.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
thermal conductivity
artificial neural networks
inverse heat conduction problem
Opis:
The article presents the prototype of a measurement system with a hot probe, designed for testing thermal parameters of heat insulation materials. The idea is to determine parameters of thermal insulation materials using a hot probe with an auxiliary thermometer and a trained artificial neural network. The network is trained on data extracted from a nonstationary two-dimensional model of heat conduction inside a sample of material with the hot probe and the auxiliary thermometer. The significant heat capacity of the probe handle is taken into account in the model. The finite element method (FEM) is applied to solve the system of partial differential equations describing the model. An artificial neural network (ANN) is used to estimate coefficients of the inverse heat conduction problem for a solid. The network determines values of the effective thermal conductivity and effective thermal diffusivity on the basis of temperature responses of the hot probe and the auxiliary thermometer. All calculations, like FEM, training and testing processes, were conducted in the MATLAB environment. Experimental results are also presented. The proposed measurement system for parameter testing is suitable for temporary measurements in a building site or factory.
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2011, 18, 2; 261-273
0860-8229
Pojawia się w:
Metrology and Measurement Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Koncepcja wykorzystania metody termofalowej oraz pomiarów termowizyjnych do wyznaczania parametrów cieplnych materiałów termoizolacyjnych
The concept of using periodic heating technique for determination of thermal parameters of heat insulation materials
Autorzy:
Chudzik, S.
Minkina, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/151298.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
przewodność cieplna
dyfuzyjność cieplna
materiały termoizolacyjne
artificial neural networks
thermal conductivity
thermal insulating material
thermal diffusivity
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki badań nad opracowywaną metodą wyznaczania parametrów cieplnych materiałów termoizolacyjnych. W metodzie tej wykorzystano wymuszenie temperatury o charakterze harmonicznym. Do pomiaru rozkładu temperatury w eksperymencie użyto kamery termowizyjnej. W badaniach symulacyjnych wykorzystano stworzony trójwymiarowy model zjawiska dyfuzji ciepła w badanej próbce materiału. Do rozwiązania współczynnikowego zagadnienia odwrotnego zaproponowano koncepcję wykorzystania sztucznej sieci neuronowej.
The paper presents results of research on the developed method for determining thermal parameters of a thermal insulating material [2]. This method applies periodic heating as an excitation and an infrared camera is used to measure the temperature distribution on the surface of the tested material – Sections 2 and 3. The author proposed the use of a three-dimensional model of the heat diffusion in a material sample. For solving the system of partial differential equations, the finite element method was applied [11] – Section 2. To solve the coefficient inverse problem, an approach using an artificial neural network is proposed – Section 3. The usability of the artificial neural network in solving the inverse heat transfer problem in a sample of heat insulation material is presented [12, 13]. The network determines the value of effective thermal conductivity and effective thermal diffusivity on the basis of the temperature distribution on the surface of the tested material. Additionally, the influence of the input quantity errors on the estimated values of the thermal parameters was also analysed using the Monte Carlo technique [15] – Section 4. A trained neural network based on the temperature responses on the lateral surface of the sample measured by infrared thermography, quickly would determine the thermo-physical parameters. The obtained results confirm the usefulness of applying artificial intelligence methods to solving the coefficient inverse problem when using infrared measurement methods.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 9, 9; 920-923
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniu odwrotnym dyfuzji ciepła
Use of artificial neural networks for solving the heat diffusion inverse problem
Autorzy:
Chudzik, S.
Gryś, S.
Minkina, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152202.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
przewodność cieplna
dyfuzyjność cieplna
materiały termoizolacyjne
artificial neural networks
thermal conductivity
thermal diffusivity
thermal insulating material
Opis:
W artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do rozwiązania współczynnikowego zagadnienia odwrotnego dyfuzji ciepła. Opisywane rozwiązanie jest częścią projektu, którego celem jest opracowanie systemu pomiarowego wykorzystującego sondę cieplną do doraźnej kontroli parametrów cieplnych materiałów termoizolacyjnych. Przedstawiono wybrane wyniki badań symulacyjnych pozwalających porównać różne architektury sieci neuronowych. Symulacje obejmują proces uczenia i testowania sieci. Zbadano także wpływ błędów pomiarowych wielkości wejściowych na identyfikowane przez sieć neuronową parametry cieplne materiału. Przedstawiane symulacje przeprowadzono w środowisku Matlab.
The paper presents an idea of a measurement system with a hot probe for testing thermal parameters of heat insulation materials. In contrast to classical methods of linear heat source [1, 2, 5, 6, 7, 8], there are not assumed any significant simplifications in the model of heat flow in the material sample. The model of non-stationary heat flow in the material sample with a hot probe and auxiliary thermometer is based on a two-dimensional heat-conduction model and includes the heat capacity of the probe handle [3, 4, 9, 10]. The finite element method was used for solving the system of partial differential equations describing the model [11, 12] - Sections 2 and 3. The usability of the artificial neural network [14] for solving the inverse heat transfer problem in a sample of heat insulation material is presented [13, 15]. The network determines the values of the effective thermal conductivity and diffusivity on the basis of the temperature responses of the hot probe and auxiliary thermometer. In order to select the optimal neural network architecture, there were compared many network configurations in Sections 4, 5 and 6. Additionally, the influence of input quantity errors on the estimated values of the thermal parameters was analysed using the Monte Carlo method [16, 17, 18] - Sections 7 and 8. The simulations of the heat flow process, network training and testing processes as well as the analysis of the error sensitivity were carried out in the Matlab environment.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 2, 2; 83-88
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    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