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

Kód výsledku v 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>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

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

Popis výsledku v původním jazyce

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

Název v anglickém jazyce

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

Popis výsledku anglicky

The scope of the presented paper is dedicated to neural network application in solution of a very complex problem linked to internal defects that occur in hot rolled billets from vanadium micro-alloyed 25CrMo4 steel. Since internal defects are indicatedduring an ultrasonic inspection in already cooled billets, it can be said that the studied problem is very complex. The paper demonstrates that neural network application may be a very useful tool for solving complicated production problems such as the occurrence of cracks in hot rolled billets. Artificial neural networks (ANN) use distributed parallel processing of information during the execution of the calculations, which means that information recording, processing and transferring are carried out by means of the whole neural network, and then by means of particular memory places. The basis of a mathematical model of the neural network is a formal neuron which uses a simplified way to describe a function of a biological neuron by me

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

JG - Hutnictví, kovové materiály

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Hutnické listy

ISSN

0018-8069

e-ISSN

—

Svazek periodika

67

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

29-32

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—