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”

Prediction of the effect of chemical composition of electrolyte on the thickness of anodic aluminium oxide layer

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F75081431%3A_____%2F14%3A00000431" target="_blank" >RIV/75081431:_____/14:00000431 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Prediction of the effect of chemical composition of electrolyte on the thickness of anodic aluminium oxide layer

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper describes some possibilities of control of technological process of anodic aluminium oxidation based on the experimental study and investigation of the influence of chemical composition of the used electrolytes on the thickness of the formed oxide layer. The influence of individual factors acting during the anodic oxide process has been investigated and based on the experimental results the prediction model was developed by the usage of neural networks, especially the cubic neural unit. The developed prediction model determines the layer thickness at surface current density 1 A x dm-2. The reliability of the developed model is 72.53 % with predetermined tolerance range of ?2 x 10-3 mm.

  • Název v anglickém jazyce

    Prediction of the effect of chemical composition of electrolyte on the thickness of anodic aluminium oxide layer

  • Popis výsledku anglicky

    The paper describes some possibilities of control of technological process of anodic aluminium oxidation based on the experimental study and investigation of the influence of chemical composition of the used electrolytes on the thickness of the formed oxide layer. The influence of individual factors acting during the anodic oxide process has been investigated and based on the experimental results the prediction model was developed by the usage of neural networks, especially the cubic neural unit. The developed prediction model determines the layer thickness at surface current density 1 A x dm-2. The reliability of the developed model is 72.53 % with predetermined tolerance range of ?2 x 10-3 mm.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    CG - Elektrochemie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences

  • ISSN

    1998-0140

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    vol. 8

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    152-155

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus