Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

The Improvement of Quality of Steelworks Products Using Artificial Neural Network

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27360%2F09%3A00022120" target="_blank" >RIV/61989100:27360/09:00022120 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The Improvement of Quality of Steelworks Products Using Artificial Neural Network

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This contribution deals with the application of artificial neural networks in metallurgy. There were problems with the formability of ingots made of carbon steel brand grade in accordance with ČSN 11523 standards in the Czech Republic. The problems occurred randomly and independently from the technological procedure. The creation of the new artificial neural networks is based on the data provided by the steelworks company. The data were based on carbon steel brand grade in accordance with ČSN 11523 standards in the Czech Republic. The new artificial neural network was created by the computer programme STATISTICA ? Neural Network. The artificial neural networks with the best results have been used to create the response graphs. These response graphs represent the influence of the first element on the system. The results of this project indicate that the use of artificial neural networks for predicting defects of ingots in steelworks is very perspective. The problem was solved together w

  • Název v anglickém jazyce

    The Improvement of Quality of Steelworks Products Using Artificial Neural Network

  • Popis výsledku anglicky

    This contribution deals with the application of artificial neural networks in metallurgy. There were problems with the formability of ingots made of carbon steel brand grade in accordance with ČSN 11523 standards in the Czech Republic. The problems occurred randomly and independently from the technological procedure. The creation of the new artificial neural networks is based on the data provided by the steelworks company. The data were based on carbon steel brand grade in accordance with ČSN 11523 standards in the Czech Republic. The new artificial neural network was created by the computer programme STATISTICA ? Neural Network. The artificial neural networks with the best results have been used to create the response graphs. These response graphs represent the influence of the first element on the system. The results of this project indicate that the use of artificial neural networks for predicting defects of ingots in steelworks is very perspective. The problem was solved together w

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JG - Hutnictví, kovové materiály

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA106%2F05%2F2596" target="_blank" >GA106/05/2596: Využití znalostních systémů v řízení údržby metalurgických zařízení se zapojením průběžné diagnostiky do řešení</a><br>

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2009

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    International Students´ Day of Metallurgy

  • ISBN

    978-80-248-2006-4

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    1

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava

  • Místo vydání

    Ostrava

  • Místo konání akce

    Ostrava

  • Datum konání akce

    23. 4. 2009

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku