Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Dybowski, J." wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Influence of the Chemical Composition on Electrical Conductivity and Mechanical Properties of the Hypoeutectic Al-Si-Mg Alloys
Autorzy:
Dybowski, B.
Szymszal, J.
Poloczek, Ł.
Kiełbus, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/355890.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
hypoeutectic Al-Si-Mg alloys
sand casting
conductivity
mechanical properties
chemical composition
Opis:
Due to low density and good mechanical properties, aluminium alloys are widely applied in transportation industry. Moreover, they are characterized by the specific physical properties, such as high electrical conductivity. This led to application of the hypoeutectic Al-Si-Mg alloys in the power generation industry. Proper selection of the alloys chemical composition is an important stage in achievement of the demanded properties. The following paper presents results of the research on the influence of alloys chemical composition on their properties. It has been revealed that Si and Ti addition decreases electrical conductivity of the Al-Si-Mg alloys, while Na addition increases it. The mechanical properties of the investigated alloys are decreased by both silicon and iron presence. Sodium addition increases ductility of the Al-Si-Mg alloys.
Źródło:
Archives of Metallurgy and Materials; 2016, 61, 1; 353-360
1733-3490
Pojawia się w:
Archives of Metallurgy and Materials
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Introducing Advanced Data Analytics in Perspective of Industry 4.0 in a Die Casting Foundry
Autorzy:
Perzyk, M.
Dybowski, B.
Kozłowski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/381424.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
application of information technology
foundry industry
mechanical properties
die casting
process control
data analytics
zastosowanie technologii informatycznych
przemysł odlewniczy
właściwości mechaniczne
odlewanie
kontrola procesu
analityka danych
Opis:
The paper presents some aspects of a development project related to Industry 4.0 that was executed at Nemak, a leading manufacturer of the aluminium castings for the automotive industry, in its high pressure die casting foundry in Poland. The developed data analytics system aims at predicting the casting quality basing on the production data. The objective is to use these data for optimizing process parameters to raise the products’ quality as well as to improve the productivity. Characterization of the production data including the recorded process parameters and the role of mechanical properties of the castings as the process outputs is presented. The system incorporates advanced data analytics and computation tools based on the analysis of variance (ANOVA) and applying an MS Excel platform. It enables the foundry engineers and operators finding the most efficient process variables to ensure high mechanical properties of the aluminium engine block castings. The main features of the system are explained and illustrated by appropriate graphs. Chances and threats connected with applications of the data-driven modelling in die casting are discussed.
Źródło:
Archives of Foundry Engineering; 2019, 1; 53-57
1897-3310
2299-2944
Pojawia się w:
Archives of Foundry Engineering
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