Informacja

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

Wyszukujesz frazę "output signals" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Metoda oceny zgodności zmian zachodzących między sygnałami wyjściowymi w analizie wyników badań eksperymentalnych
A method for assessing compatibility changes between output signals in analysis of investigation results
Autorzy:
Sutowski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156938.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
korelacja
ocena
zgodność
sygnał
wielkość wyjściowa
zależność statystyczna zmiennych losowych
proces szlifowania
emisja akustyczna
correlation
evaluation
compatibility
output signals
statistical dependence of random variables
grinding process
acoustic emission
Opis:
W pracy przedstawiono propozycję strategii postępowania w trakcie oceny zgodności zmian jakie zachodzą między dwoma dowolnymi sygnałami lub parametrami, mierzalnymi na wyjściu badanego procesu. Zaproponowana idea stanowi alternatywę dla tradycyjnie stosowanej metody statystycznej, opartej na wyznaczeniu związków korelacyjnych. Warunkiem poprawnego zastosowania proponowanej oceny zgodności jest rejestracja wartości sygnałów w sposób chronologiczny i synchroniczny. Metodę tą dotychczas użyto do analizy związków zachodzących między wielkościami wyjściowymi w procesie szlifowania, dowodząc jej efektywności, przy okazji ujawniając istotne cechy współwystępujących zjawisk w strefie szlifowania.
The paper proposes a strategy for analysis procedure during the conformity assessment of changes that occur between two signals or parameters measured at the investigated process output. The presented idea is an alternative to the traditional statistical method based on determining the correlation. The condition for correct application of the proposed assessment of compliance is recording the signals in a chronological and synchronous way. The method is based on determining the degree of similarity between the elementary lines creating a full course of the compared signals. For each line linking adjacent measurement points there is determined the slope angle and direction in relation to the axis. The similarity rate between any two signals is built based on weight assessment. The conventional methods for determining approximations can give a large error for estimated approximations (understate result) in case of repeated changes of direction of the parameter values in time domain. Such changes cause the accumulation of points in groups on the regression plot. The developed method introduces a strategy to consider this type of behavior. It can be expected that this method can be successfully used to describe correlations between the output signals parameters. It seems to be more appropriate than estimation of the correlation coefficient for non cause-effect relationships. This method was used for analysis of the relationships between the output signal values in the grinding process. Its effectiveness was proved and the important features of co-existing phenomena in the grinding zone were shown .
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 5, 5; 471-474
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Problems of forecasting the length of the assembly cycle of complex products realized in the MTO (make-to-order) model
Problematyka prognozowania długości cyklu montażu wyrobów złożonych realizowanych w modelu MTO (make-to-order)
Autorzy:
Brzozowska, Jolanta
Gola, Arkadiusz
Kulisz, Monika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31232972.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
assembly cycle
machine assembly
forecasting
Make-to-Order
artificial neural networks
input signal
output signals
MatLab
cykl montażu
montaż maszyn
prognozowanie
produkcja na zamówienie
sztuczne sieci neuronowe
sygnały wejściowe
sygnał wyjściowy
Opis:
This article presents the problem of forecasting the length of machine assembly cycles in make-to-order production (Make-to-Order). The model of Make-to-Order production and the technological process of manufacturing the finished product are presented. The possibility of developing a novel method, using artificial intelligence solutions, to estimate machine assembly times based on historical company data on manufacturing times for structurally similar components, is described. It is assumed that the result of the developed method will be an intelligent system supporting efficient and accurate estimation of machine assembly time, ready for implementation in production conditions. Such data as part availability, human resource availability and novelty factor will be used as input data for learning the neural network, while the output variable during learning the neural network will be the actual machine assembly time.
W niniejszym artykule przedstawiono problem prognozowania długości cyklu montażu maszyn w produkcji na zamówienie (Make-to-Order). Przedstawiony został model produkcji na zamówienie oraz proces technologiczny wytwarzania wyrobu gotowego. Opisana została możliwość opracowania nowatorskiej metody, wykorzystującej rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, umożliwiającej szacowanie czasu montażu maszyn w oparciu o dane historyczne przedsiębiorstw, dotyczące czasów wytwarzania podobnych konstrukcyjnie elementów. Zakłada się, iż rezultatem opracowanej metody będzie inteligentny system wspomagający skuteczne i dokładne szacowanie czasu montażu maszyn, gotowy do implementacji w warunkach produkcyjnych. Jako dane wejściowe do uczenia sieci neuronowej wykorzystane zostaną takie dane jak: dostępność części, dostępność zasobów ludzkich oraz czynnik nowości, zaś zmienną wyjściową podczas uczenia sieci neuronowej będzie rzeczywisty czas montażu maszyny.
Źródło:
Technologia i Automatyzacja Montażu; 2023, 3; 13-20
2450-8217
Pojawia się w:
Technologia i Automatyzacja Montażu
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