Wykorzystanie sztucznej inteligencji do modelowania stanu geometrycznego powierzchni po obróbce EDM stali narzędziowych
The use of artificial intelligence to model the geometric state of the surface after EDM machining of tool steels
Keywords:
sieci neuronowe, technologia EDM, inspekcja elektrod
Abstract
W artykule przedstawiono zastosowanie metod sztucznej inteligencji w postaci sztucznych sieci neuronowych (SSN) do modelowania stanu geometrycznego wyrobu kształtowanego w procesie EDM. Zastosowano SSN o różnej architekturze i różne algorytmy uczące. Zbadano jakość modeli i ich skuteczność w prognozowaniu wybranych cech geometrycznych wyrobów z stali narzędziowych.
References
1. Kułakowski M., Rokosz K., Stopowe stale austenityczne, ferry-tyczne i duplex używane w transporcie, „Autobusy” 2017, nr 7-8.
2. Morek R., Właściwości powierzchni po obróbce EDM, „Stal. Meta-le &Nowe technologie” 2013, nr 11-12.
3. Matlab manual, user's guide, Mathworks Natick 2002.
4. Nieciag H., Kudelski R., Zagórski K., Analiza Pareto ANOVA cech geometrycznych wyrobów kształtowanych w ZSW w cyklu adaptacyjnym EDM, „Pomiary Automatyka Robotyka” 2017, R 21, nr 4.
5. Korzyński M., Metodyka eksperymentu, WNT, Warszawa 2017.
6. Agie Charmilles Group, Dokumentacja techniczna ROBOFORM 350, 2004.
7. Humienny Z. (ed) i in., Specyfikacje geometrii wyrobów (GPS). Podręcznik europejski. WNT, Warszawa 2004.
8. Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2013.
9. Statistica, Sieci Neuronowe, https://www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html?https%3A%2F%2Fwww.statsoft.pl%2Ftextbook%2Fstneunet.html
10. Nieciag H., Kudelski R., Zagórski K., The electrode inspection in integrated manufacturing system, “Przegląd Elektrotechniczny” 2016, R. 92 nr 11.
2. Morek R., Właściwości powierzchni po obróbce EDM, „Stal. Meta-le &Nowe technologie” 2013, nr 11-12.
3. Matlab manual, user's guide, Mathworks Natick 2002.
4. Nieciag H., Kudelski R., Zagórski K., Analiza Pareto ANOVA cech geometrycznych wyrobów kształtowanych w ZSW w cyklu adaptacyjnym EDM, „Pomiary Automatyka Robotyka” 2017, R 21, nr 4.
5. Korzyński M., Metodyka eksperymentu, WNT, Warszawa 2017.
6. Agie Charmilles Group, Dokumentacja techniczna ROBOFORM 350, 2004.
7. Humienny Z. (ed) i in., Specyfikacje geometrii wyrobów (GPS). Podręcznik europejski. WNT, Warszawa 2004.
8. Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2013.
9. Statistica, Sieci Neuronowe, https://www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html?https%3A%2F%2Fwww.statsoft.pl%2Ftextbook%2Fstneunet.html
10. Nieciag H., Kudelski R., Zagórski K., The electrode inspection in integrated manufacturing system, “Przegląd Elektrotechniczny” 2016, R. 92 nr 11.
Published
2018-12-21
Issue
Section
Eksploatacja i Testy/Exploitation and Tests
Copyright (c) 2018 Autobusy – Technika, Eksploatacja, Systemy Transportowe
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
