Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Francik, S." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-35 z 35
    Tytuł:
    Metoda oceny nowoczesności techniczno-konstrukcyjnej ciągników rolniczych wykorzystująca sztuczne sieci neuronowe. Cz. I: Założenia metody
    An artificial neural networks-based method for assessing technical and constructional modernity of farm tractors. Part I: Method guidelines
    Autorzy:
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287916.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    nowoczesność
    ciągnik rolniczy
    sztuczna sieć neuronowa
    modernity
    farm tractor
    artificial neural network
    Opis:
    Celem pracy było opracowanie koncepcji autorskiej metody oceny nowoczesności techniczno-konstrukcyjnej ciągników rolniczych. Przedstawiono założenia przyjęte do sformułowania modelu oceny nowoczesności. Zgodnie z założeniami metoda będzie wykorzystywała do oceny sztuczne sieci neuronowe, oraz będzie uwzględniała zmienność w czasie wzorca nowoczesnego ciągnika.
    The purpose of the work was to develop an author's method for assessing technical and constructional modernity of farm tractors. The paper presents theoretical model used to assess modernity. According to the guidelines, the method uses in the assessment artificial neural networks, and takes into account variability in time for a modern tractor model.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 9, 9; 41-47
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wyznaczanie wartości podstawowych parametrów technicznych nowoczesnych kombajnów zbożowych przy użyciu SSN
    Determining the value of basic technical parameters for modern harvester combines with the use of ANN
    Autorzy:
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/288275.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    kombajn zbożowy
    parametry techniczne
    sztuczna sieć neuronowa
    nowoczesność
    technical parameters
    harvester combine
    artificial neural networks
    technological development
    Opis:
    W pracy zastosowano sztuczne sieci neuronowe do wyznaczania podstawowych parametrów technicznych kombajnów zbożowych. Opracowano modele neuronowe pozwalające wyznaczyć moc silnika, objętość zbiornika ziarna, masę, oraz minimalną i maksymalną szerokość roboczą kombajnu. Przebadano różne typy sieci neuronowych. Najlepszymi modelami okazały się wielowarstwowe perceptrony.
    Artificial neural networks were used in this research to determine basic technical parameters of harvester combines. Neural models enabling to determine the engine power, the corn tank volume, the weight, and minimum and maximum operational width of the harvester were developed. Various types of neural networks were analyzed. Multilayer perceptrons proved to be the best models.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2007, R. 11, nr 2 (90), 2 (90); 55-61
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metoda oceny nowoczesności techniczno-konstrukcyjnej ciągników rolniczych wykorzystująca Sztuczne Sieci Neuronowe. Cz. II: Modele neuronowe do oceny nowoczesności ciągników rolniczych
    Method allowing to assess technical and constructional modernity of farm tractors with the use of Artificial Neural Networks. Part II: Neural models for farm tractor modernity assessment
    Autorzy:
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/288947.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    ciągnik rolniczy
    sztuczna sieć neuronowa
    nowoczesność
    farm tractor
    artificial neural network
    modernity
    Opis:
    Celem pracy było zbudowanie sztucznych sieci neuronowych przeznaczonych do oceny nowoczesności techniczno-konstrukcyjnej różnych modeli ciągników rolniczych. Te modele neuronowe (wielowarstwowe Perceptrony) pozwalają na ocenę grup cech charakteryzujących: silnik, WOM, uciąg, napęd, wielkość ciągnika, trójpunktowy układ zawieszenia, inne cechy, a następnie ocenę całego ciągnika. Sieci te wykazują małe wartości błędów średniokwadratowych (od 1,05 do 2,50 roku dla oceny grup cech, oraz 0,38 i 0,96 roku dla oceny całego ciągnika).
    The purpose of the work was to build artificial neural networks designed to assess technical and constructional modernity of various farm tractor models. These neural models (multiplayer Perceptrons) allow to evaluate groups of properties that characterise: a motor, power take-off shaft, draw-bar pull, drive, tractor size, three-point suspension system, other properties, and finally - the whole tractor. These networks show low mean square error values (from 1.05 to 2.50 years when assessing groups of properties, and 0.38 and 0.96 years in case of the whole tractor).
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 3, 3; 29-36
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metoda prognozowania wartości parametrów technicznych nowoczesnych maszyn rolniczych. Cz. I. Metodyka prognozowania parametrów ciągników rolniczych
    Method of Forecasting technical parameter values of state-of-the-art farm machines. Part I. Forecasting technique for farm tractor parameters
    Autorzy:
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289627.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    parametry techniczne
    ciągnik rolniczy
    sztuczna sieć neuronowa
    nowoczesność
    maszyna rolnicza
    technical parameters
    farm tractors
    artificial neural network
    farm machine
    advancement
    Opis:
    W pracy zaproponowano metodę prognozowania wartości parametrów technicznych dla nowoczesnych ciągników rolniczych. W metodzie tej wykorzystano sztuczne sieci neuronowe. Opracowany został algorytm wyznaczania wartości poszczególnych parametrów.
    The paper proposes a method of forecasting technical parameter values for state-of-the-art farm tractors. The method uses artificial neural networks. An algorithm for setting out values of individual parameters was developed.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 11(86), 11(86); 101-108
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metoda prognozowania wartości parametrów technicznych nowoczesnych maszyn rolniczych. Cz. II. Modele neuronowe do wyznaczania parametrów ciągników rolniczych
    Method of forecasting technical parameter values of state-of-the-art farm machines. Part II. Neural models for setting out farm tractor parameters
    Autorzy:
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289630.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    modele neuronowe
    parametry techniczne
    ciągnik rolniczy
    neural models
    farm tractor
    technical parameters
    Opis:
    W pracy przedstawiono charakterystykę sztucznych sieci neuronowych opracowanych do prognozowania parametrów nowoczesnych ciągników rolniczych. Przedstawiono dokładność działania modeli, oraz architekturę sztucznych sieci neuronowych. Wśród opracowanych 21 modeli neuronowych znalazło się 16 trzy- i cztero-warstwowych perceptronów, 4 sieci o radialnych funkcjach bazowych i 1 sieć liniowa.
    The paper presents a characteristic of artificial neural networks developed specifically for forecasting parameters of state-of-the-art farm tractors. Accuracy of model performance, and architecture of artificial neural networks were presented. Among 21 developed neural models there were 16 three- and four-layer perceptrons, 4 networks with radial base functions and 1 linear network.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 11(86), 11(86); 109-116
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza wykorzystania przez rolników programów komputerowych do wspomagania decyzji
    Analysis of the use of decision support systems by farmers
    Autorzy:
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/290369.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    decyzja
    program komputerowy
    zapotrzebowanie na programy
    decision
    computer program
    demand for software
    Opis:
    Celem pracy było zbadanie stopnia wykorzystania programów komputerowych wspomagających prowadzenie gospodarstwa rolnego przez rolników. Badania zostały przeprowadzone poprzez bezpośrednie ankietowanie właścicieli 135 gospodarstw położonych na terenie dwóch gmin powiatu nowosądeckiego: Grybów oraz Nawojowa. Zdecydowana większość (77%) ankietowanych rolników docenia znaczenie wspomagania komputerowego w prowadzeniu działalności rolniczej, jednak niewielu z nich (17%) słyszało o systemach wspomagania decyzji. Jedynie 15 rolników korzysta z tych systemów, natomiast rolnicy posiadają inne specjalistyczne programy komputerowe.
    The goal of this work was to analyze to what degree farmers use computer programs that support running a farm. The tests were conducted by direct polling of 135 owners of farms located in two communes in the Nowy Sącz county: Grybów and Nawojowa. Vast majority (77%) of interviewed farmers acknowledge the meaning of computer-aided support for running agricultural business, but few of them (17%) heard of decision support systems. Only 15 farmers use such systems, however farmers have other specialized computer programs.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 7, 7; 47-54
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Próba zastosowania sztucznych sieci neuronowych do oceny nowoczesności maszyn rolniczych
    An attempt to application of artificial neural network to evaluating technological advancement of agricultural machines
    Autorzy:
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/291206.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sztuczna sieć neuronowa
    nowoczesność
    maszyna rolnicza
    ciągnik rolniczy
    artificial neural network
    technological advancement
    agricultural tractor
    Opis:
    Zastosowano jednokierunkowe, dwuwarstwowe sztuczne sieci neuronowe (SSN) do oceny nowoczesności ciągników rolniczych. Opracowano zespół sieci neuronowych pozwalających na dokonanie oceny poszczególnych zespołów ciągnika oraz oceny ogólnej. Oceniano oddzielnie silnik, skrzynię biegów, hydraulikę, komfort, a następnie na tej podstawie, uwzględniając masę i moc ciągnika, dokonywano oceny ogólnej. Jako przykłady wykorzystywane do opracowania modeli SSN (uczenie i testowanie) użyto testów 31 ciągników czołowych producentów. Nowoczesność ciągników oceniał niezależny zespół ekspertów. Działanie opracowanych SSN zostało pozytywnie zweryfikowane na przykładzie ciągników Ursus.
    One-directional, two-layer artificial neural networks were applied to evaluating the technological modernity of agricultural tractors. A set of neural networks was de-veloped which enabled evaluating of particular tractors assemblies in details as well as a general evaluation of the whole machine. The engine, gear box, hydraulic system, ergonomic features were assessed separately, next on such a basis and considering the tractor weight and power, general evaluation was completed. Tests of 31 brand-named tractors were used as the examples to developing the ANN models (teaching and testing). The tractors’ technological progression was evaluated by a team if independent experts. Functioning of developed ANN’s has been positively verified on an example of the Ursus tractors.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 8, 8; 63-70
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Tendencje zmian wybranych parametrów ciągników rolniczych
    Tendencies of changes in parameters of farm tractors
    Autorzy:
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/291289.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    parametry techniczno-eksploatacyjne
    ciągnik rolniczy
    technical parameters
    operational parameters
    farm tractors
    Opis:
    W pracy dokonano analizy zmian parametrów techniczno - eksploatacyjnych ciągników rolniczych dostępnych na rynku USA, w latach 1946–1995. Analizowano zmiany mocy, masy, prędkości minimalnej i maksymalnej, oraz jednostkowego zużycia paliwa. Wyznaczono trendy zmian tych parametrów dla ciągników z napędem na 2 i na 4 koła. Porównano wartości prognoz z wartościami rzeczywistymi parametrów dla wybranych ciągników.
    The paper is to discuss changes of technical and operational parameters of farm tractors available in the USA market between 1946 and 1995. The changes in horse power, weight, minimum and maximum speed, and fuel consumption, were analysed. Trends of such changes were determined for 2 and 4WD tractors. The predicted values for selected tractors were compared with the actual ones.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 6, 6; 141-147
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metoda prognozowania szeregów czasowych przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
    The method used to predict time series using artificial neural networks
    Autorzy:
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/291511.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    prognozowanie
    szereg czasowy
    sztuczna sieć neuronowa
    predicting
    time series
    artificial neural network
    Opis:
    Celem pracy było opracowanie metodyki prognozowania szeregów czasowych przy użyciu sztucznych sieci neuronowych. Prognozy wykonano zakładając klasyczny model tendencji rozwojowej. Opracowano ogólny algorytm opracowywania prognostycznego modelu neuronowego. Przedstawiono przykład zastosowania tego algorytmu do opracowania 9 modeli neuronowych dla zmiennych prognostycznych charakteryzujących wybrane maszyny rolnicze: kombajny zbożowe, pługi oraz siewniki rzędowe. Przeprowadzono analizę wrażliwości dla opracowanych modeli prognostycznych.
    The purpose of the work was to develop methods for predicting time series using the artificial neural networks. The predictions were made assuming the classical development tendency model. The general algorithm for construction of prognostic neural model has been developed. The paper presents an example for using this algorithm to create 9 neural models for prognostic variables characterising selected farm machines: combine harvesters, ploughs and drill seeders. A sensitivity analysis was made for created prognostic models.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 6, 6; 53-59
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie autorskiej metody wyznaczania wartości parametrów nowoczesnych systemów technicznych do pługów i opryskiwaczy polowych
    Employing an authors method for determining values of parameters for modern technical systems in ploughs and field spraying machines
    Autorzy:
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287923.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    nowoczesność
    prognozowanie
    maszyna rolnicza
    sztuczna sieć neuronowa
    modernity
    predicting
    farm machine
    artificial neural network
    Opis:
    Celem pracy było zastosowanie autorskiej metody, wykorzystującej sztuczne sieci neuronowe, do prognozowania wartości parametrów technicznych nowoczesnych maszyn rolniczych do pługów zawieszanych i opryskiwaczy polowych. Opracowano schematy kolejności wyznaczania poszczególnych parametrów charakteryzujących nowoczesne maszyny objęte badaniami. Jako początkowe zmienne wejściowe przyjęto rok wprowadzenia modelu maszyny rolniczej na rynek oraz jej zapotrzebowanie na moc. Następnie opracowano 10 modeli neuronowych - po 5 dla każdego typu maszyny. Modelami tymi były wielowarstwowe perceptrony oraz sieci o radialnych funkcjach bazowych.
    The purpose of the work was to employ an author's method using artificial neural networks to predict values of technical parameters for modern farm machines used in suspended ploughs and field spraying machines. The researchers developed sequence schemes for determining individual parameters characterising modern machines subject to tests. Year of launching a farm machine model into the market and its power demand were taken as initial input variables. Then, 10 neural models were developed - 5 for each machine type. The models were multi-layer perceptrons and networks with radial basic functions.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 9, 9; 49-55
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozowanie ceny ogórka szklarniowego za pomocą sieci neuronowych
    Forecasting a hothouse cucumber price with the use of neuron networks
    Autorzy:
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/288377.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sztuczne sieci neuronowe
    prognozowanie
    cena
    artificial neuron networks
    forecasting
    price
    Opis:
    W pracy opracowano modele wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe do prognozowania cen ogórka szklarniowego, przy czterech horyzontach prognoz. Porównano dokładności prognoz uzyskanych za pomocą różnych typów sieci neuronowych (liniowych, wielowarstwowych perceptronów i sieci o radialnych funkcjach bazowych). Jako najlepsze modele wybrano sieci liniowe, gdyż pozwalały na uzyskanie najdokładniejszych prognoz.
    Models using neuron networks to forecast hothouse cucumber prices have been developed in this research, with four forecast horisons. The accuracy of forecasts obtained with the use of various types of neuron networks (linear, multilayer perceptrons and radial base function networks) have been compared. The linear networks have been selected as the best models as they have generated the most accurate forecasts.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 14, 14; 91-97
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metoda oceny nowoczesności techniczno-konstrukcyjnej ciągników rolniczych wykorzystująca Sztuczne Sieci Neuronowe. Cz. III: Przykłady zastosowania metody
    Method allowing to assess technical and constructional modernity of farm tractors with the use of Artificial Neural Networks. Part III: Method application examples
    Autorzy:
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/288949.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    ciągnik rolniczy
    sztuczna sieć neuronowa
    farm tractor
    artificial neural network
    Opis:
    W pracy przedstawiono wykorzystanie zbudowanych modeli neuronowych do oceny nowoczesności techniczno-konstrukcyjnej (NTK) przykładowych modeli ciągników rolniczych. Ocenie poddano 35 modeli ciągników Case, John Deere, Massey Ferguson i New Holland wprowadzonych do produkcji w latach 1999 do 2007. Ocenione zostały grupy cech charakteryzujące ciągnik rolniczy, a następnie przeprowadzona została ocena końcowa całego ciągnika. Błąd średniokwadratowy oceny końcowej wyniósł zaledwie 0,83 roku, a ocen poszczególnych grup zmieniał się w zakresie od 1,12 roku do 2,38 roku.
    The work presents application of developed neural models in order to assess technical and constructional modernity (TCM) of sample farm tractor models. The assessment was carried out for 35 models of Case, John Deere, Massey Ferguson and New Holland tractors launched into production between 1999 and 2007. Groups of properties characteristic for farm tractor were assessed, followed by final evaluation of the whole tractor. Mean square error for final evaluation was only 0.83 years, and in case of assessments for individual groups it ranged from 1.12 to 2.38 years.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 3, 3; 37-44
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Miskant chiński (Miscanthus sinensis) jako potencjalna roślina energetyczna
    Chinese Miscanthus (Miscanthus sinensis) as a potential energy plant
    Autorzy:
    Francik, S.
    Knapik, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/315222.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    biomasa
    rośliny energetyczne
    miskant chiński
    Miscanthus sinensis
    właściwości mechaniczne źdźbła
    biomass
    energy plants Miscanthus sinensis
    mechanical properties of stalk
    Opis:
    W publikacji przeprowadzona została analiza porównawcza miskanta chińskiego (Miscanthus sinensis Anderss) i innych roślin energetycznych. Stwierdzono, że miskant jest dobrą alternatywą dla dotychczas uprawianych roślin energetycznych. Do zalet miskanta chińskiego można zaliczyć: wysoki plon suchej masy, małe zapotrzebowanie na wodę i wysoką mrozoodporność. Przeprowadzone badania wytrzymałościowe źdźbła miskanta chińskiego (próba 3-punktowego zginania) wskazują, że maksymalne naprężenia na zginanie są zależne zarówno od wilgotności, jak i od numeru międzywęźla. Wartości naprężeń maksymalnych zmieniają się od 61 MPa do 150 MPa. Wynika to zarówno z zależności od wilgotności i numeru międzywęźla, jak również z biologicznej zmienności źdźbła.
    In the publication a comparative analysis of Chinese Miscanthus (Miscanthus sinensis Anderss) and other energy plants was carried out. It was found that Miscanthus sinensis is a good alternative to previously grown energy plants. The advantages of Miscanthus sinensis are: high dry matter yield, low water requirements, and high resistance to frost.The study of Miscanthus sinensis stalks strength (3-point bending sample) indicate that the maxi-mum bending stresses are dependent on both the humidity and the number of internodes. Maximum stress values vary from 61 MPa to 150 MP. This is due to both depending on the humidity and the number of internodes, as well as the biological variability of the stalk.
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2012, 13, 10; 192-197
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model SSN do wyznaczania siły niszczącej skorupę orzecha włoskiego
    SSN model for determination of the force destroying the walnut cover
    Autorzy:
    Hebda, T.
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287574.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    orzech włoski
    SSN
    model
    walnut
    Opis:
    Materiał badawczy stanowiły cztery odmiany orzecha włoskiego (Juglans regia L.): Silesia, Targo, Albi i Tryumf. Do tworzenia modelu sztucznych sieci neuronowych (SSN) niezbędna była znajomość rzeczywistej wartości siły niszczącej skorupę orzecha (endokarp). Badania wykonano na maszynie wytrzymałościowej Insight 2 firmy MTS. Jako model służący do wyznaczania siły potrzebnej do rozkruszenia okrywy orzecha włoskiego zastosowano jednokierunkowe wielowarstwowe sieci neuronowe. Opracowano kilka różnych sieci neuronowych, które poddano następnie weryfikacji w celu wybrania modelu najdokładniej opisującego zależność siły niszczącej skorupę orzecha włoskiego od jego cech morfologicznych.
    Tests were performed with the use of the following varieties: Silesia, Targo, Albi and Tryumf. For the creation of the SSN model (network learning process), the knowledge of the actual value of the force destroying the walnut cover was necessary. Tests were performed on the testing machine Insight 2 of MTS company. Unidirectional multi-layer neural networks were used as a model aimed at determining the force necessary to crush the walnut cover. Several different neural networks were elaborated and then verified for the purpose of selecting a model that would describe most accurately the dependence of the destructive force on the morphological characteristics of the walnut.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 5, 5; 37-45
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model twardości ziarniaków pszenicy wykorzystujący sztuczne sieci neuronowe
    Hardness model for wheat caryopsises using artificial neural networks
    Autorzy:
    Hebda, T.
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289422.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sztuczna sieć neuronowa
    ziarno
    twardość
    grubość
    okrywa owocowo-nasienna
    artificial neural network
    grain
    hardness
    thickness
    fruit and seed coat
    Opis:
    W pracy opracowano modele wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe do wyznaczania twardości ziarna pszenicy (odmiany Mewa, Korweta, Sakwa, Symfonia, Zyta i Elena) na podstawie wymiarów geometrycznych, masy ziarniaka, grubości jego okrywy owocowo-nasiennej oraz odmiany. Po przebadaniu 150 sieci wybrano jako model sieć typu perceptron trójwarstwowy o siedmiu neuronach w warstwie ukrytej. Jako dane wejściowe istotne okazały się wszystkie przyjęte do badań zmienne.
    The work presents models using Artificial Neural Networks for setting out hardness of wheat grain (variation Mewa, Korweta, Sakwa, Symfonia, Zyta and Elena) based on geometric dimensions, caryopsis weight, thickness of its fruit and seed coat and variation. After examining 150 networks as a model perceptron tri-layer type network with seven neurons in hidden layer was selected. As input data all the variables taken for tests turned out to be relevant.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 13(88), 13(88); 139-146
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza siły niszczącej okrywę orzecha włoskiego
    Analysis of force destroying walnut cover
    Autorzy:
    Hebda, T.
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289926.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    orzech włoski
    okrywa
    ściskanie
    walnut
    cover
    compression
    Opis:
    Celem pracy było wyznaczenie siły potrzebnej do zniszczenia okrywy wybranych odmian orzecha włoskiego (Silesia, Targo, Albi i Tryumf). W pracy określono również cechy morfologiczne badanych orzechów, wyznaczając ich średnią masę, wymiary geometryczne a także grubość skorupy. Testy wykonano używając urządzenia Insight 2 firmy MTS. Badane orzechy charakteryzowały się znacznym zróżnicowaniem cech morfologicznych. Największą siłę potrzebną do zniszczenia okrywy badanych odmian orzechów zaobserwowano dla odmiany Tryumf (ponad 772N), najmniejszą dla odmiany Albi (151 N).
    The purpose of the work was to determine force required to destroy covers of selected walnut varieties (Silesia, Targo, Albi and Tryumf). Moreover, the research allowed to determine morphological characteristics of the examined walnuts, including their average weight, geometrical dimensions, and shell thickness. The tests were performed using the Insight 2 instrument manufactured by MTS. Tested walnuts proved considerable diversification of morphological characteristics. Highest force required to destroy cover of examined walnut varieties was observed for Tryumf variety (over 772N), and lowest - for Albi variety (151 N).
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 11(109), 11(109); 83-89
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wyznaczanie gęstości nasion jęczmienia jarego przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych
    Spring barley seeds density determination using artificial neuron networks
    Autorzy:
    Francik, S.
    Hebda, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/290414.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sztuczna sieć neuronowa
    jęczmień jary
    ziarno
    gęstość
    artificial neuron network
    spring barley
    seed
    density
    Opis:
    W pracy opracowano modele wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe do wyznaczenia gęstości nasion jęczmienia jarego (odmiany Stratus i Rodos). Po przebadaniu 200 sieci wybrano jako modele dwie sieci typu perceptron trójwarstwowy. Jako dane wejściowe istotne okazały się mass ziarna, długości i jeden z wymiarów poprzecznych (grubość albo szerokość). Wybrane sieci neuronowe zachowały zdolność generalizacji - średnie błędy względne dla danych testujących (nie wykorzystywanych w procesie uczenia) były nieznacznie większe niż dla danych walidacyjnych.
    The study involved development of models using artificial neuron networks to determine spring barley seeds density (Stratus and Rodos varieties). After having tested 200 networks, two three-layer perception-type networks were selected for models. Important input data were: seed weight, seed length, and one of crosswise dimensions (thickness or width). Selected neuron networks maintained their generalization ability - mean relative errors for testing data (not used in learning process) were slightly higher than for validation data.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 10, 10; 83-90
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model development of the external friction of granular vegetable materials on the basis of artificial neural networks
    Autorzy:
    Francik, S.
    Fraczek, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/25205.pdf
    Data publikacji:
    2001
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
    Tematy:
    granular vegetable material
    artificial neural network
    external friction
    vegetable
    Źródło:
    International Agrophysics; 2001, 15, 4
    0236-8722
    Pojawia się w:
    International Agrophysics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognoza rozwoju konstrukcji kombajnow zbozowych na podstawie badan ankietowych
    Autorzy:
    Francik, S
    Slipek, Z
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/798830.pdf
    Data publikacji:
    1995
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    maszyny rolnicze
    tendencje rozwojowe
    kombajny zbozowe
    konstrukcja maszyn
    technika rolnicza
    Opis:
    W pracy przedstawione zostały tendencje rozwojowe w konstrukcji kombajnów zbożowych. Tendencje te zostały wyznaczone na podstawie badań opinii ekspertów.
    On the basis of inquiry and expert opinion analysis the prognosis for development of combine harvester construction was determined. System self-evaluating the competence of combine harvester experts was also tested in the inquiry. It was stated that combine harvester will dominate as a basic machine for grain harvesting until the middle of 21 st century. Basic solutions of actual construction should not be significantly changed within the coming decade. However, the research and development will be concentrated on changes improving construction and functional features of combine working assemblies, mostly threshing and cleaning ones.
    Źródło:
    Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych; 1995, 423; 103-111
    0084-5477
    Pojawia się w:
    Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Defining the damaging process of cereal grains on the basis of artificial neural network
    Autorzy:
    Zlobecki, A.
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/24733.pdf
    Data publikacji:
    2001
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
    Tematy:
    harvesting
    cereal grain
    mechanical process
    grain damage
    multiple dynamic load
    post-harvest processing
    Źródło:
    International Agrophysics; 2001, 15, 3
    0236-8722
    Pojawia się w:
    International Agrophysics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie SSN do wyznaczania twardości ziarna pszenicy
    Utilization of ANN to determine wheat grain hardness
    Autorzy:
    Hebda, T.
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287734.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sztuczna sieć neuronowa
    ziarno
    twardość
    zawartość białka
    artificial neural network
    grain
    hardness
    protein content
    Opis:
    W pracy opracowano modele wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe do wyznaczania twardości ziarna pszenicy (odmiany Mewa, Korweta, Sakwa, Symfonia, Zyta i Elena). Po przebadaniu 100 sieci wybrano jako model sieć typu perceptron trójwarstwowy. Jako dane wejściowe istotne okazały się: grubości i szerokości ziarna oraz zawartości białka. Wybrana sieć neuronowa zachowała zdolność generalizacji - średni błąd względny dla danych testujących (nie wykorzystywanych w procesie uczenia) były nieznacznie większy niż dla danych walidacyjnych.
    The paper presents developed models using artificial neural networks (ANN) to determine wheat grain hardness (Mewa, Korweta, Sakwa, Symfonia, Zyta and Elena varieties). A three-layer perceptron-type network was selected as a model after having tested 100 networks. Grain thickness and width and protein content turned out to be important as input data. Selected neural network maintained its ability to generalize - average relative error for testing data (not being used in learning process) was slightly higher than for validation data.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 12(87), 12(87); 181-188
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie SSN w symulacji procesu brykietowania miskanta
    Use of artificial neural networks in the miscanthus briquetting process simulation
    Autorzy:
    Francik, S.
    Frączek, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/310883.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    sztuczne sieci neuronowe
    miskant
    brykietowanie
    produkcja brykietów
    briquetting
    artificial neural networks
    production of briquettes
    Miscanthus
    Opis:
    Sztuczne sieci neuronowe (SSN) są uważane za jedno z najnowszych narzędzi, które są wykorzystywane do rozwiązywania skomplikowanych problemów, które nie mogą być rozwiązane za pomocą konwencjonalnych metod. W badaniach wykorzystano SSN jako narzędzia do symulacji i optymalizacji procesu produkcji brykietów. Proces ten składa się z trzech etapów: rozdrabniania wstępnego na sieczkarni toporowej, mielenia na młynie bijakowym i zagęszczania w brykieciarce tłokowej. Na podstawie przeprowadzonych symulacji opracowano zalecenia dotyczące optymalnych parametrów prowadzenia procesu produkcji brykietów z miskanta (teoretycznej długości sieczki, średnicy sita młyna i ciśnienia brykietowania). Stwierdzono, że najkorzystniejsze jest przyjęcie teoretycznej długości sieczki równej 10 mm i średnicy sita 15 mm. Zapewnia to minimalną energochłonność procesu produkcji brykietu. Parametry jakościowe brykietu (trwałość i gęstość) należy regulować wartością ciśnienia brykietowania.
    Artificial neural networks (ANN) are considered to be one of the newest tools that are used to solve complex problems that can not be solved by conventional methods. The study used an ANN as a tool to simulate and optimize the production of briquettes. This process consists of three stages: preliminary shredding process carried out using flywheel cutter, grinding in a beater wheel mill, and compacting in the briquetting piston machine. Based on simulations performed, we developed recommendations for the optimal production parameters of miscanthus briquette (theoretical chop length, diameter sieve mill and briquetting pressure). It was found that the best is to adopt a theoretical chop length equal to 10 mm and 15 mm diameter sieve. This ensures minimal energy consumption during production of briquettes. Quality parameters of briquette (durability and density) should be regulated by briquetting pressure value.
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2012, 13, 4; 74-85
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza stanu wynalazczosci i trendow rozwojowych w konstrukcji pras zbierajacych
    Autorzy:
    Slipek, Z
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/800874.pdf
    Data publikacji:
    1992
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    maszyny rolnicze
    wynalazczosc
    mechanizacja rolnictwa
    prasy zbierajace
    konstrukcja maszyn
    Opis:
    The complex patent analysis of collecting presses have been presented. The construction development trends for cube balers and round balers in the countries subject to our research, as well as two resultant trends, have been determined.
    Źródło:
    Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych; 1992, 403; 109-116
    0084-5477
    Pojawia się w:
    Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model neuronowy zmian zawartości wody w zrębkach wierzby podczas konwekcyjnego suszenia
    Neural model of changes in water content in willow chips during convection drying
    Autorzy:
    Łapczyńska-Kordon, B.
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289777.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    zrębki
    wierzba
    model neuronowy
    zawartość wody
    suszenie konwekcyjne
    willow chips
    neural model
    water content
    convection drying
    Opis:
    Celem pracy było opracowanie modelu zmian zawartości wody w zrębkach wierzby energetycznej w czasie, w postaci sztucznej sieci neuronowej. Model został opracowany w oparciu o wyniki badań procesu konwekcyjnego suszenia zrębków wierzby o długości 2 cm, ale różnej średnicy, w suszarce laboratoryjnej z wymuszonym przepływem powietrza. Materiał był suszony w temperaturach 40, 50, 60 i 70°C. Na podstawie otrzymanych wyników badań został sformułowany, za pomocą SSN, model zmian zawartości wody w zależności od sześciu zmiennych wejściowych: czasu suszenia, temperatury czynnika suszącego, długości i średnicy zrębków oraz początkowej zawartości wody i masy zrębków. Spośród opracowanych modeli wybrano model o architekturze MLP 6:6-15-14-1:1, ponieważ podczas weryfikacji empirycznej stwierdzono, że obliczony błąd średniokwadratowy dla tego modelu był najmniejszy.
    The purpose of the work was to develop a model of changes in time of water content in energy willow chips using artificial neural networks (ANN). The model was developed on the grounds of examination results obtained for convection process applied for drying of 20mm-long willow chips with different diameters, carried out in a laboratory drier with forced air flow. The material was dried at the temperature of 40, 50, 60 and 70°C. Obtained examination results provided grounds to formulate, using the ANN, the model of changes in water content depending on six input variables: drying time, drying medium temperature, length and diameter of chips, and initial water content and weight of chips. The model with MLP architecture 6:6-15-14-1:1 was chosen from among all developed models because empirical verification proved that computed mean square error for that model was lowest.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 11(109), 11(109); 143-148
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza twardości selera w czasie suszenia
    Analysis of celery hardness during drying process
    Autorzy:
    Łapczyńska-Kordon, B.
    Francik, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289364.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    twardość
    sztuczna sieć neuronowa
    model SSN
    seler
    hardness
    SSN model
    artificial neural network
    celery
    Opis:
    W pracy przedstawiono próbę zastosowania modelu sformułowanego na bazie sztucznych sieci neuronowych do opisu zmian twardości selera w czasie konwekcyjnego suszenia w warunkach wymuszonego przepływu powietrza. Model opracowano na podstawie badań. Próbki selera w kształcie cylindrów o wymiarach 10x10 mm poddano suszeniu konwekcyjnemu w temperaturach: 60 i 70°C. Podczas suszenia w równych odstępach czasowych określano twardość materiału metodą Vickersa za pomocą mikrotwardościomierza PMT-3. Do opisu zmian twardości w zależności od zawartości wody, temperatury suszenia i rodzaju obróbki przed suszeniem zastosowano model opracowany za pomocą sztucznych sieci neuronowych SSN. Do budowy modelu zastosowano wielowarstwową jednokierunkową sztuczną sieć neuronową, wykorzystując do uczenia zmodyfikowany algorytm wstecznej propagacji błędu. Analizowano sieci o różnej architekturze w celu zoptymalizowania działania modelu sieciowego. Stwierdzono, że sieć o 3 neuronach w warstwie 1, 3 neuronach w warstwie 2 i 1 neuronie w warstwie wyjściowej jest optymalna. Błąd względny globalny pomiędzy wartościami otrzymanymi z doświadczeń i z obliczeń wyniósł 28,7%.
    The paper presents an attempt of using a model created based on artificial neural networks for description of changes in celery hardness during convection drying under forced air circulation conditions. The model was developed based on the tests. Celery samples in a form of cylinders in size of 10x10 mm were put to convection drying at temperatures: 60 and 70°C. During the drying process material hardness was determined at equal time intervals based on the Vickers method using microhardness tester PMT-3. For description of hardness changes as a function of water content, drying temperature and type of treatment before drying a model developed based on artificial neural networks SSN was used. For creating the model a multilayer unidirectional neural network was employed, using a modified algorithm of backward error propagation for learning process. Networks with different architecture were analyzed in order to optimize actions of the network model. The analysis showed that the optimal network was the one with 3 neurons in layer 1, 3 neurons in layer 2 and 1 neuron in output layer. The global relative error between the values obtained from the experiments and from calculations was 28,7%.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 13(88), 13(88); 295-302
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Uwarunkowania spalania i współspalania biomasy
    Determinants combustion and co-combustion of biomass
    Autorzy:
    Frączek, J.
    Francik, S.
    Ślipek, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/309840.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    biomasa
    spalanie
    współspalanie
    biomass
    combustion
    co-combustion
    Opis:
    W artykule omówiony problem spalania i współspalania biopaliw. Przedstawione zostały działania podjęte przez kraje UE, sprzyjające wykorzystaniu biomasy jako paliwa stałego. Zwrócono również uwagę na problemy towarzyszące zastosowaniu biopaliw w istniejących systemach spalania.
    In the article was discussed the problem of combustion and co-combustion of biofuels. The action which has been taken by the EU were presented, favoring the usage of biomass as a solid fuel. The attention was also drew to the problems associated with the use of biofuels in existing combustion systems.
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2012, 13, 10; 202-207
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Preferencje wyboru źródła ciepła dla indywidualnych budynków mieszkalnych
    Heat source selection preferences in heating systems of private residential buildings
    Autorzy:
    Francik, S.
    Frączek, J.
    Ślipek, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/316081.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    system grzewczy budynków mieszkalnych
    źródło ciepła
    residential heating system
    heat source
    Opis:
    W artykule scharakteryzowano paliwa konwencjonalne i odnawialne. Przeanalizowano wady i zalety różnych paliw stosowanych do ogrzewania domów. Na podstawie wyników badań ankietowych określono kryteria jakimi kierowali się inwestorzy przy doboru źródła ciepła do systemu grzewczego w indywidualnych budynkach mieszkalnych. Najważniejszym kryterium były koszty inwestycyjne i eksploatacyjne (42,5%).
    W This paper describes conventional and renewable fuels. We analyzed the pros and cons of various fuels used to heat homes. Based on the results of the survey which sets out the criteria guided the selection of investors with a heat source to the heating system in individual residential buildings. The most important criteria were the capital and operating costs (42.5%).
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2012, 13, 10; 188-191
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie złożonego systemu produkcji - model relacyjny gospodarstwa sadowniczego
    The modelling of complex production system - relation model of fruit farm
    Autorzy:
    Ślipek, Z.
    Francik, S.
    Łapczyńska-Kordon, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/291731.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sad
    model relacyjny
    system zbioru
    transport
    system złożony
    fruit farm
    relation model
    harvesting system
    transporting system
    complex system
    Opis:
    W pracy przedstawiono model relacyjny, opracowany metodą analizy systemowej procesu zbioru i transportu jabłek w gospodarstwie sadowniczym. W wyniku odwzorowania izomorficznego model relacyjny tworzy para składająca się z 5 elementów i zbioru 10 relacji tworzących strukturę modelu, odzwierciedlającą najważniejsze procesy mające wpływ na czas zbioru i transportu jabłek. Sformułowany model relacyjny jest podstawą do opracowania modelu operacyjnego i jego logicznej weryfikacji.
    The paper presents the relation model developed using the method involving system analysis of apple harvesting and transporting process in a fruit farm. As a result of isomorphic mapping, relation model is constituted by a pair consisting of 5 elements and a set of 10 relations forming model structure reflecting the most important processes affecting apple harvesting and transporting time. The formulated relation model provides the basis for operational model development and logical verification.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 6, 6; 277-284
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model neuronowy zmian temperatury podczas konwekcyjnego suszenia zrębków wierzby energetycznej
    Neural model of temperature changes during convection drying of energy willow chips
    Autorzy:
    Łapczyńska-Kordon, B.
    Francik, S.
    Ślipek, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289751.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    wierzba
    zrębki
    model neuronowy
    zmiana temperatury
    suszenie konwekcyjne
    willow chips
    neural model
    temperature change
    convection drying
    Opis:
    W pracy podjęto próbę zastosowania sztucznych sieci neuronowych do modelowania rozkładu temperatury w zrębkach suszonych konwekcyjnie. W modelu uwzględniono cztery zmienne wejściowe: temperaturę czynnika suszącego, początkową zawartość wody, wymiary zrębka, czas suszenia oraz jedna wyjściową - temperaturę materiału. Do budowy modelu posłużyły wyniki badań procesu konwekcyjnego suszenia zrębków wierzby, w trzech temperaturach: 50, 60 i 70°C, w suszarce z wymuszonym obiegiem powietrza. Podczas suszenia, w równych odstępach czasowych, określano zawartość wody i temperaturę materiału. Sformułowany model w oparciu o sztuczne sieci neuronowe został wybrany na podstawie najmniejszej wartości błędu średnio kwadratowego dla zbioru walidacyjnego. Następnie model ten poddano testowaniu i weryfikacji za pomocą wyników pomiarów wykonanych w takich samych warunkach jak opisane powyżej. Stwierdzono, że model poprawnie opisuje kinetykę zmian temperatury materiału w zależności od wybranych czterech czynników wejściowych.
    The paper demonstrates an attempt to employ artificial neural networks to model temperature distribution in chips being dried in the convection process. Four input variables were taken into account in the model: drying medium temperature, initial water content, chip dimensions and drying time, and one output variable - material temperature. Examination results for willow chips convection drying process, carried out at three temperature values: 50, 60 and 70°C in a drier with forced air flow were used to build the model. During drying the researchers were determining water content and material temperature at equal time intervals. The model formulated using artificial neural networks was selected according to the lowest mean square error value for validation set. Then, this model was subject to testing and verification using results of measurements performed in the same conditions as those described above. It has been observed that the model correctly describes kinetics of changes in material temperature depending on the selected four input factors.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 11(109), 11(109); 149-155
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wskaźniki charakteryzujące przydatność ciągników rolniczych do pracy w terenach górskich
    Indexes that characterise farm tractors suitability for operation in mountainous terrains
    Autorzy:
    Francik, S.
    Ślipek, Z.
    Hebda, T.
    Greczek, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287421.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    ciągnik rolniczy
    parametry techniczne
    teren górski
    farm tractor
    technical parameters
    mountainous terrains
    Opis:
    W pracy zaproponowano wskaźniki pozwalające wstępnie ocenić przydatność różnego typu ciągników do pracy w górach. Przeanalizowano wartości parametrów technicznych dla klasycznych ciągników rolniczych, ciągników sadowniczych oraz specjalistycznych ciągników górskich. Wyniki przeprowadzonych analiz wskazują, że tylko jeden z sześciu zaproponowanych wskaźników pozwala jednoznacznie oddzielić grupę ciągników górskich niezależnie od mocy ciągnika. Cztery wskaźniki pozwalają to uczynić dla mocy powyżej 60 KM.
    The paper proposes indexes allowing to carry out preliminary assessment of suitability of various tractor types for operation in the mountains. The research involved an analysis of the values of technical parameters for conventional farm tractors, tractors for fruit farms and specialist mountain tractors. The results of completed analyses indicate that only one of the six proposed indexes allows to separate the group of mountain tractors unambiguously, independently of tractor horsepower. Another four indexes allow to do that for horsepower over 60 KM.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 9(107), 9(107); 75-82
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Methodological aspects of conceptual design of an agricultural machine by the case of a tunnel spraying machine
    Metodyczne aspekty projektowania konceptualnego maszyny rolniczej na przykładzie opryskiwacza tunelowego
    Autorzy:
    Ślipek, Z.
    Francik, S.
    Frączek, J.
    Knapczyk, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/93497.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    conceptual design
    concept
    structural form
    design requirements
    structure card
    tunnel spraying machine
    projektowanie konceptualne
    koncepcja
    postać konstrukcyjna
    wymagania projektowe
    karta struktur
    opryskiwacz tunelowy
    Opis:
    The article presents the procedure of determination of a structural form of an agricultural machine which encompasses methodological aspects of design related to the division of the basic objective function into member functions, multi-variant solutions and synthesis of astructural form (a virtual prototype of an agricultural machine). The suggested course of proceeding was presented by the case of a design of a tunnel spraying machine. This example reflects well and includes the specificity of the design object in the form of an agricultural machine with specific technical and agro-technical requirements. Attention was paid to the aspects related to methodology of selection of fractional solutions based on previously defined criteria.
    W artykule przedstawiono procedurę postępowania przy wyznaczaniu postaci konstrukcyjnej maszyny rolniczej, uwzględniającą aspekty metodyczne projektowania, związane z podziałem zasadniczej funkcji celu na funkcje składowe, wielowariantowe rozwiązania oraz syntezę postaci konstrukcyjnej (prototyp wirtualny maszyny rolniczej). Proponowany tok postępowania przedstawiony został na przykładzie projektu opryskiwacza tunelowego. Przykład ten dobrze odzwierciedla i uwzględnia specyfikę przedmiotu projektowania, jakim jest maszyna rolnicza o szczególnych wymaganiach technicznych i agrotechnicznych. Zwrócono uwagę na aspekty związane z metodyką wyboru rozwiązań cząstkowych w oparciu o wcześniej ustalone kryteria.
    Źródło:
    Agricultural Engineering; 2016, 20, 4; 195-206
    2083-1587
    Pojawia się w:
    Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of artificial neural networks in modelling the contact area of grain seeds
    Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w modelowaniu powierzchni kontaktu ziarna zbóż
    Autorzy:
    Frączek, J.
    Francik, S.
    Ślipek, Z.
    Knapczyk, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/93661.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    contact area
    seed material
    artificial neural network
    powierzchnia kontaktu
    materiał ziarnisty
    sztuczna sieć neuronowa
    Opis:
    The objective of the research was to create a model which defines the relation between a fundamental contact area of a seed and the pressure force, water content in a seed and its geometrical dimensions with application of artificial neural networks (SSN). Computer program Statistica Neural Networks v. 6.0. was used for formation of a neural model. Tests were carried out on Roma wheat seed and Dańkowskie Złote rye with six various water contents: 0.11 0.15 0.19 0.23 0.28 0.33 (kg⋅kg-1 dry mass). Caryopses were loaded with eight values of compression force - from 41 N to 230 N. Multiplicity of iterations was 5. Seed material was moistened to obtain a specific water content. Each seed was loaded with compression force with respectively growing values: 41N, 68N, 95N, 122N, 149N, 176N, 203N and 230N. A four-layer network of Perceptron type with 10 neurons in the first and 8 neurons in the second hidden layer was selected as a model which the best defines the contact area of grain seeds loaded with axial force at various moisture levels. This network has 4 inputs (water content, pressure force, thickness and length of caryopses) and one output (elementary contact area of rye and wheat seeds). Comparison of the neural model with empirical formulas obtained from nonlinear estimation proved a considerable higher precision of the first one.
    Celem badań było utworzenie modelu określającego zależności między elementarną powierzchnią kontaktu ziarna, a siłą nacisku, zawartością wody w ziarnie oraz jego wymiarami geometrycznymi, przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych (SSN). Do tworzenie modelu neuronowego wykorzystano program komputerowy Statistica Sieci Neuronowe v. 6.0. Badania przeprowadzono na ziarnie pszenicy Roma oraz żyta Dańkowskie Złote, przy sześciu różnych zawartościach wody: 0,11 0,15 0,19 0,23 0,28 0,33 (kg⋅kg-1 s.m.). Ziarniaki obciążano ośmioma wartościami siły ściskającej – od 41N do 230N. Krotność powtórzeń wynosiła 5. Materiał ziarnisty nawilżano aby uzyskać określoną zawartość wody. Każde ziarno obciążano siłą ściskającą o kolejno rosnących wartościach: 41N, 68N, 95N, 122N, 149N, 176N, 203N i 230N. Jako model najlepiej określający powierzchnię styku ziarna zbóż obciążanego siłą osiową, przy różnej wilgotności wybrano czterowarstwową sieć typu Perceptron o 10 neuronach w pierwszej i 8 neuronach w drugiej warstwie ukrytej. Sieć ta posiada 4 wejścia (zawartość wody, siła nacisku, grubość i długość ziarniaka), i jedno wyjście (elementarna powierzchnia kontaktu ziarna żyta i pszenicy). Porównanie modelu neuronowego z formułami empirycznymi uzyskanymi z estymacji nieliniowej wykazało zdecydowanie większą dokładność pierwszego z nich.
    Źródło:
    Agricultural Engineering; 2016, 20, 4; 27-37
    2083-1587
    Pojawia się w:
    Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Present trends in research on application of artificial neural networks in agricultural engineering
    Aktualne kierunki badań dotyczących zastosowań sztucznych sieci neuronowych w inżynierii rolniczej
    Autorzy:
    Francik, S.
    Ślipek, Z.
    Frączek, J.
    Knapczyk, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/93849.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    agricultural engineering
    artificial neural network
    bibliometric analysis
    dynamics of publishing
    inżynieria rolnicza
    sztuczna sieć neuronowa
    analiza bibliometryczna
    dynamika publikowania
    Opis:
    The objective of the paper was to carry out a bibliometric quantitative analysis of publications concerning the application of artificial neural networks in the research area - agriculture and a bibliometric quantitative analysis and subject analysis with regard to agricultural engineering. A number of scientific publications devoted to the ANN found in the data base of the Web of Science - in documents published to 2015 was a basis for the quantitative analysis. Research on the use of artificial neural networks in the research area – agriculture is extending systematically. Moreover, a rapidly growing number of citations prove a continuous increase in the scientists' interest in possibilities of the ANN applications. The quantitative analysis of scientific publications in 5 selected scientific journals and thematically related to agricultural engineering (indexed in the Web of Science) allowed a statement that 236 scientific articles from 1996-2015 were related to the ANN application. The biggest number of publications was reported in Computers and Electronics in Agriculture - 118 articles. In 2011-2015 there was a growing trend in dynamics of publishing of scientific papers devoted to the ANN application to agricultural engineering. Thus, we may assume that the research related to application of the artificial neural networks to agricultural engineering will be continued and their scope and number will be still growing. The thematic analysis of the most often quoted publications from 2011-2015 in the journal Computers and Electronics in Agriculture, proved that they concern both the issues related to the classification problem as well as to modelling processes and systems. We should suppose that the subjects related to modelling of drying processes and application of neural networks for image analysis will grow dynamically in the following years.
    Celem pracy było przeprowadzenie bibliometrycznej analizy ilościowej publikacji dotyczących wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (ANN) w obszarze badawczym rolnictwo oraz bibliometrycznej analizy ilościowej i tematycznej w dyscyplinie inżynieria rolnicza. Podstawą dla wykonania analiz ilościowych była liczba publikacji naukowych poświęconych ANN znaleziona w bazie Web of Science - dokumenty opublikowane do roku 2015. Badania nad zastosowaniami sztucznych sieci neuronowych w obszarze badawczym rolnictwo rozszerzają się systematycznie. O ciągłym wzroście zainteresowania naukowców możliwościami wykorzystania ANN świadczy również gwałtownie wzrastająca liczba cytowań. Analiza ilościowa publikacji naukowych w 5 wybranych czasopismach naukowych tematycznie związanych z inżynierią rolniczą (indeksowanych w bazie Web of Science) pozwoliła stwierdzić, że 236 artykułów naukowych z lat 1996-2015 było powiązane tematycznie z zastosowaniem ANN. Najwięcej publikacji odnotowano w czasopiśmie Computers and Electronics in Agriculture - 118 artykułów. W latach 2011-2015 występuje tendencja wzrostowa dynamiki publikowania prac naukowych poświęconych zastosowaniom ANN w inżynierii rolniczej. Można zatem wnioskować, że badania związane z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych w dyscyplinie inżynieria rolnicza będą kontynuowane, a ich zakres i liczba będzie się w dalszym ciągu zwiększać. Analiza tematyki najczęściej cytowanych publikacji z lat 2011-2015 w czasopiśmie Computers and Electronics in Agriculture wykazała, że dotyczą one zarówno zagadnień związanych z problemem klasyfikacji, jak i modelowania procesów i systemów. Należy przypuszczać, że tematyka związana z modelowaniem procesów suszarniczych oraz wykorzystaniem sieci neuronowych do analizy obrazu będzie się w kolejnych latach gwałtownie rozwijać.
    Źródło:
    Agricultural Engineering; 2016, 20, 4; 15-25
    2083-1587
    Pojawia się w:
    Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie skurczu suszarniczego wybranych warzyw korzeniowych za pomocą sieci neuronowych
    Modeling drying shrinkage for selected root vegetables using neural networks
    Autorzy:
    Łapczyńska-Kordon, B.
    Francik, S.
    Frączek, J.
    Ślipek, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289368.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    skurcz
    model SSN
    burak ćwikłowy
    shrinkage
    SSN model
    red beet
    Opis:
    W pracy przedstawiano próbę zastosowania modelu sformułowanego z pomocą sztucznych sieci neuronowych do opisu zmian skurczu suszarniczego próbek buraka ćwikłowego, podczas konwekcyjnego suszenia, w zależności od zawartości wody, temperatury materiału i wielkości powierzchni. Na podstawie analizy różnych architektur sieci, wybrano do opisu trójwarstwową sieć z trzema wejściami (trzy neurony w pierwszej warstwie ukrytej, jeden neuron w drugiej warstwie ukrytej i jeden neuron na wyjściu - jedna zmienna wyjściowa) ze względu na najmniejsze mierniki błędów. Stwierdzono, że model ma cechy uniwersalności, gdyż pozwala na jednoczesną analizę zmian skurczu w zależności od trzech wielkości: zawartości wody, temperatury i powierzchni przekroju poprzecznego próbki.
    The paper presents an attempt to use a model created with the use of artificial neural networks for description of changes of drying shrinkage of red beet samples, during convection drying, as a function of water content, temperature of material and surface size. Based on the analysis of different network architectures, for description a tri-layer network with three inputs (three neurons in the first hidden layer, one neuron in the second hidden layer and one neuron at the output - one output variable) was selected due to the lowest error standards. The model turned out to show universal character, since it enabled simultaneous analysis of changes of shrinkage as a function of three parameters: water content, temperature and cross-section area of the sample.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 13(88), 13(88); 303-311
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Bibliometric analysis of multiple criteria decision making in agriculture
    Autorzy:
    Francik, S.
    Pedrycz, N.
    Knapczyk, A.
    Wójcik, A.
    Francik, R.
    Łapczyńska-Kordon, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/298286.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
    Tematy:
    Multiple Criteria Decision Making
    Multiple Criteria Decision Analysis
    bibliometric analysis
    research trends
    agriculture
    Opis:
    Development trends (Research Trends) in scientific research on the methods of Multiple Criteria Decision Making (MCDM) and Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) in agriculture are analyzed. Established bibliometric techniques are applied. MCDA/MCDM methods are being very intensively developed in recent years, as evidenced by the number of scientific papers published annually in renowned scientific journals indexed in the Web of Science (WoS) database. In the years 1979-2015 a total of 1,355 scientific articles were collected in the database. The number of articles published annually increased rapidly after 2005. Besides, the annual number of citations of the publications is increasing. Research on MCDA/MCDM is conducted in many research areas. In the years 1984-2015 the Web of Science database accumulated 27 scientific publications on MCDA/MCDM in agriculture area. Therefore, it can be concluded that the MCDA/MCDM issues are currently not sufficiently analyzed in relation to agriculture. In the future this subject will probably be further developed, an increasing number of scientists will conduct research on the MCDA/MCDM and the annual number of articles published in the field will increase.
    Źródło:
    Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn; 2017, 20(1); 17-30
    1505-4675
    2083-4527
    Pojawia się w:
    Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-35 z 35

      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