| dc.contributor.author | Ungureanu, Catalin Sorin | |
| dc.date.accessioned | 2007-02-13T11:33:14Z | |
| dc.date.available | 2007-02-13T11:33:14Z | |
| dc.date.issued | 2006 | |
| dc.identifier.citation | Sborník vědeckých prací Vysoké školy báňské - Technické univerzity Ostrava. Řada strojní. 2006, roč. 52, č. 2, s. 197-202 : il. | en |
| dc.identifier.issn | 1210-0471 | en |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/59717 | |
| dc.description.abstract | Elektrochemické obrábění (ECM) patří mezi nekonveční metody obrábění. ECM je vhodné pro tvrdé a extra tvrdé materiály a používá se při výrobě řezacích a lisovaných nástrojů a taktéž pro speciální díly používané v aeronautice, tvorbě protéz a hydropneumatických strojů. ECM jako velmi komplexní proces je výsledkem sady elektrických, mechanických a chemických parametrů. Takže analytické modelování procesu je složité. Díky nutnosti provést velké množství měření, umělá nervová síť podstatně zjednodušuje vztahy mezi vstupními a výstupními parametry. Neuronová síť byla testována pomocí sady dat, které obsahují různé mechanické parametry. Tento příspěvek prezentuje výsledky získané pro odhad několika výstupních parametrů. | en |
| dc.format.extent | 189410 bytes | cs |
| dc.format.mimetype | application/pdf | cs |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.publisher | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava | en |
| dc.relation.ispartofseries | Sborník vědeckých prací Vysoké školy báňské - Technické univerzity Ostrava. Řada strojní | en |
| dc.relation.uri | http://transactions.fs.vsb.cz/2006-2/1557_UNGURENU_Catalin_Sorin.pdf | |
| dc.rights | © Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava | |
| dc.title | Modelling and simulation of the electrochemical machining using neural network | en |
| dc.title.alternative | Modelování a simulace elektrochemického obrábění pomocí neuronových sítí | en |
| dc.type | article | en |
| dc.description.abstract-en | The electrochemical machining (ECM) belongs to the unconventional machining methods. ECM is suitable for hard and extra hard materials used for cutting and moulding tools manufacturing and also for special forms machine part manufacturing used in aeronautics, prothesis and hydropneumatic machinery. ECM is a very complex process as the result of a set of electric, mechanics and chemical parameters. So the analytical modeling of the process is difficult. Due to the large number of measurements required, the artificial neural network very greatly simplifies the relationship between the input and the output parameters. The neural network was trained with a set of data containing very different machining parameter choices. This paper presents the results obtained for the prediction of some output parameters. | en |
| dc.rights.access | openAccess | |
| dc.type.version | publishedVersion | |
| dc.type.status | Peer-reviewed | |