Using neural networks in predicting the occurrence of internal defects in blocks of Cr- Mo steel after rolling

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27360%2F14%3A86092123" target="_blank" >RIV/61989100:27360/14:86092123 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

čeština

Original language name

Použití neuronových sítí při předpovědi výskytu vnitřních defektů v blocích z Cr-Mo oceli po válcování

Original language description

Předložená práce je věnována aplikaci neuronových sítí při řešení velmi komplexního problému souvisejícího s vnitřními vadami, které se vyskytují ve válcovaných špalcích z vanadu micro-legované oceli 25CrMo4 za tepla. Vzhledem k tomu, vnitřní vady jsou zjišťovány při ultrazvukové kontrole v již zchlazených sochorech, lze říci, že řešený problém je velmi složitý. Příspěvek ukazuje, že neuronová síť aplikace může být velmi užitečným nástrojem pro řešení složitých výrobních problémů, jako je například výskyt trhlin ve válcovaných špalcích za tepla. Použití umělé neuronové sítě (ANN) představuje distribuované paralelní zpracování informací, což znamená, že záznam informace, zpracování a přenos se provádí prostřednictvím celé neuronové sítě a pomocí jednotlivých paměťových míst. Základem matematického modelu neuronové sítě je formální neuron, který představuje zjednodušený způsob popisu funkcí biologického neuronu pomocí matematických vztahů. Neuronové sítě s nejlepšími výsledky učení byly

Czech name

Použití neuronových sítí při předpovědi výskytu vnitřních defektů v blocích z Cr-Mo oceli po válcování

Czech description

Předložená práce je věnována aplikaci neuronových sítí při řešení velmi komplexního problému souvisejícího s vnitřními vadami, které se vyskytují ve válcovaných špalcích z vanadu micro-legované oceli 25CrMo4 za tepla. Vzhledem k tomu, vnitřní vady jsou zjišťovány při ultrazvukové kontrole v již zchlazených sochorech, lze říci, že řešený problém je velmi složitý. Příspěvek ukazuje, že neuronová síť aplikace může být velmi užitečným nástrojem pro řešení složitých výrobních problémů, jako je například výskyt trhlin ve válcovaných špalcích za tepla. Použití umělé neuronové sítě (ANN) představuje distribuované paralelní zpracování informací, což znamená, že záznam informace, zpracování a přenos se provádí prostřednictvím celé neuronové sítě a pomocí jednotlivých paměťových míst. Základem matematického modelu neuronové sítě je formální neuron, který představuje zjednodušený způsob popisu funkcí biologického neuronu pomocí matematických vztahů. Neuronové sítě s nejlepšími výsledky učení byly

Type

J_x - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)

CEP classification

JG - Metallurgy, metal materials

OECD FORD branch

—

Project

—

Continuities

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Publication year

2014

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Name of the periodical

Hutnické listy

ISSN

0018-8069

e-ISSN

—

Volume of the periodical

67

Issue of the periodical within the volume

1

Country of publishing house

CZ - CZECH REPUBLIC

Number of pages

4

Pages from-to

29-32

UT code for WoS article

—

EID of the result in the Scopus database

—