Wyniki 1-6 spośród 6 dla zapytania: authorDesc:"ANDRZEJ STANISŁAWCZYK"

Zastosowanie odpornej metody uczenia sieci neuronowych w metamodelowaniu procesów plastycznej przeróbki metali

Czytaj za darmo! »

Celem metamodelowania jest zastąpienie czasochłonnych symulacji szybką strukturą zwaną metamodelem. Metamodel budowany jest na podstawie wyników serii symulacji dla różnych wartości parametrów procesu. Następnie może on posłużyć do szybkiego przewidywania wyniku, dla innych parametrów wejściowych, bez konieczności wykonywania czasochłonnych symulacji. Zastosowanie metamodelowania przynosi znaczne korzyści, np. w optymalizacji procesu. W pracy przedstawiono ideę odpornego metamodelowania z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych, mającą zastosowanie tam, gdzie mogą wystąpić błędne wyniki symulacji. The aim of metamodelling is the replacement of time-consuming simulations of the process by the fast structure called metamodel. Metamodel is constructed on the basis of the series of s[...]

Modelowanie rekrystalizacji dynamicznej za pomocą dynamicznych sieci neuronowych

Czytaj za darmo! »

W pracy zaprezentowano neuronowy model naprężenia uplastyczniającego dla mikrostopowej stali z dodatkiem niobu. W modelowaniu wykorzystano dynamiczną sieć neuronową typu LRN (Layer-Recurrent Network). Model uwzględnia dwa kluczowe w procesie rekrystalizacji dynamicznej parametry: temperaturę i prędkość odkształcenia. Opracowany model cechuje się wysoką dokładnością przewidywania wartości naprężenia uplastyczniającego (błąd RMSE równy 3,1 MPa), oraz bardzo dużą szybkością działania. Przedstawione wyniki potwierdzają przydatność dynamicznych sieci neuronowych w modelowaniu zjawisk i procesów dynamicznych. The paper presents the neural network model of the flow stress for nobium microalloyed steel. The dynamic neural network of the type LRN (Layer-Recurrent Network) was used in modellin[...]

ANALIZA SKUPIEŃ DLA SKŁADU CHEMICZNEGO KONCENTRATU MIEDZIOWEGO

Czytaj za darmo! »

W artykule przedstawiono wyniki analizy skupień składu chemicznego koncentratu miedziowego przerabianego w piecu zawiesinowym HMG, KGHM Polska Miedź S.A., w pierwszym kwartale 2007 roku. Analizę przeprowadzono zarówno dla parametrów, którymi były zawartości wybranych składników chemicznych, jak i obserwacji (pomiarów zawartości tych składników w kolejnych próbach). Odkryto strukturę występującą w analizowanych parametrach oraz zidentyfikowano dwa wyraźne skupienia w obserwacjach. Słowa kluczowe: eksploracja danych, analiza skupień, koncentrat miedziowy THE CLUSTER ANALYSIS OF THE CHEMICAL COMPOSITION OF THE COPPER ORE CONCENTRATE The paper presents results of the cluster analysis of the chemical composition of the copper ore concentrate. The data were collected in the copper flash[...]

Współczesne kierunki badań w zakresie optymalizacji złożonych procesów metalurgicznych

Czytaj za darmo! »

Celem pracy było przedstawienie współczesnych kierunków badań w zakresie optymalizacji w zastosowaniu do rozwiązywania złożonych problemów z obszaru metalurgii. W pracy przedstawiono alternatywne podejście do optymalizacji, wykorzystujące metody inspirowane przez mechanizmy obserwowane w przyrodzie. Metody te są efektywne w lokalizacji ekstremów globalnych - są metodami odpornymi na ekstrema loka[...]

Dokładna lokalizacja położenia elektrod EEG przy pomocy elektromagnetycznego digitizera

Czytaj za darmo! »

Badanie EEG jest rutynowym badaniem stosowanym w diagnostyce nieprawidłowej czynności bioelektrycznej mózgu. Do rejestracji aktywności elektrycznej mózgu wykorzystuje się zwyczajowo 19-21 elektrod rozlokowywanych w odpowiednich miejscach na powierzchni głowy. Lokalizacja punktów położenia elektrod określana jest przy pomocy schematu zaproponowanego przez prof. Jaspera w 1958 r. - zwanego obecnie układem 10-20 [1]. Podane liczby odpowiadają 10 lub 20% odległości trzech odcinków wyznaczanych na powierzchni głowy dzięki standardowym punktom orientacyjnym [2, 3, 4]. Zasady wyznaczania punktów na trzech głównych osiach głowy XYZ (a właściwie - na trzech głównych liniach - strzałkowej, wieńcowej i poprzecznej), na których umieszcza się elektrody zostały opisane we wcześniejszych pracach [5, 6]. Zaletą układu 10-20 jest jego łatwość stosowania i tzw. otwartość. Odcinki między elektrodami mogą zmniejszane (10, 5 i 2,5% odległości), a elektrody "dogęszczane". Dzięki postępowi technik cyfrowych możliwą stała się również równoczasowa akwizycja sygnału EEG ze znacznie większej ilości elektrod niż to stosuje się w badaniu rutynowym. Obecne najbardziej zaawansowane systemy cyfrowego EEG pozwalają na rejestrację sygnału EEG równocześnie spod 512 elektrod. Techniki EEG pozwalające na rejestrację sygnału EEG z więcej niż 32 (według niektórych - dopiero 64) elektrod określane są mianem EEG wysokich/dużych rozdzielczości (hrEEG = high resolution EEG) [7]. W zakresie tej techniki pojawiły do rozwiązania dwa problemy metodologiczne: 1. Pierwszym zagadnieniem jest stworzenie nazewnictwa tej dużej ilości nowych elektrod, które by nawiązywały do nazw jakie były przyjęte dla pierwszych standardowych elektrod. Problem ten rozwiązał z powodzeniem Oostenweld i Pramstra w 2001 r. [8, 9], którzy w 2001 r. zaprezentowali zasady rozmieszczania elektrod zgodnie z 5% odstępami między elektrodami (układ 5-5) - wraz z propozycją odpowiedniej nomenklatury[...]

MODELOWANIE EMISJI NOX W ZAWIESINOWYM PROCESIE WYTWARZANIA MIEDZI PRZY WYKORZYSTANIU METODY DRZEW REGRESYJNYCH

Czytaj za darmo! »

Przedstawiono problem przewidywania emisji NOx w zawiesinowym procesie wytwarzania miedzi. Algorytm drzew regresyj-nych CART został wykorzystany do przewidywania poziomu NOx w gazach. W modelowaniu tego zjawiska wykorzystano przemysłowe dane pomiarowe. Opracowany model na bazie drzew decyzyjnych pozwolił na identyfikację zmiennych nieza-leżnych, które mają decydujące znaczenie dla przewidywania po[...]

 Strona 1