ZASTOSOWANIE SZTUCZNEJ SIECI NEURONOWEJ W PROCESIE DOBORU POWŁOK ORGANICZNYCH
Artur Popko
artur.popko@wsei.lublin.plWyższa Szkoła Ekonomii i Innowacji w Lublinie (Polska)
http://orcid.org/0000-0001-8882-0545
Konrad Gauda
Wyższa Szkoła Ekonomii i Innowacji w Lublinie (Polska)
http://orcid.org/0000-0002-7300-6978
Abstrakt
Opracowano i zweryfikowano strukturę sztucznej sieci neuronowej (SSN) służącej do wspomagania procesu doboru powłok organicznych oraz przeprowadzono jej proces uczenia. Dokonano również symulacji działania przedmiotowej sieci, która wykazała, że programowanie procesu doboru systemu powłokowego może być o wiele szybsze i dokładniejsze, co ma istotne znaczenie dla systemu użytkowanego w warunkach przemysłowych.
Słowa kluczowe:
sztuczna sieć neuronowa, powłoki organiczneBibliografia
Gauda K.: Wodorozcieńczalne powłoki organiczne w przemyśle maszynowym. Lubelskie Towarzystwo Naukowe, Lublin 2011.
Google Scholar
Gauda K., Lenik K., Zinowicz Z.: The possibility of use of waterborne epoxy coatings for the protection of machine and device elements. International Conference: Advances in Coatings Technology, Warsaw 2004.
Google Scholar
Hryniewicz T.: Technologia powierzchni i powłok. Wydawnictwa Uczelniane PK, Koszalin 1999.
Google Scholar
Lenik K., Gauda K., Lenik Z.: Forecasting of durability of waterborne coatings in the machine industry. The Worldwide Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering 37(2)/2009, 102–109.
Google Scholar
Miodek A.: Zabezpieczenie antykorozyjne wielkogabarytowych konstrukcji stalowych w aspekcie analizy kosztowej. Lakiernictwo Przemysłowe 6/2001, 12–19.
Google Scholar
PN-EN ISO 12944-1:2001 Farby i lakiery – Ochrona przed korozją konstrukcji stalowych za pomocą ochronnych systemów malarskich.
Google Scholar
PN-EN ISO 9223:2012 Ochrona materiałów metalowych przed korozją – ryzyko korozji w warunkach atmosferycznych – klasyfikacja, określanie i ocena korozyjności atmosfery.
Google Scholar
Popko A.: Multilayer neural network for visual object identification. International Conference on Humanity and Social Science. Guangzhou 2014.
Google Scholar
Popko A., Gauda K.: Sztuczna sieć neuronowa jako innowacyjne narzędzie wspomagania doboru powłok ochronno-dekoracyjnych. Edukacja – Technika – Informatyka 1(23)/2018, 77–82.
DOI: https://doi.org/10.15584/eti.2018.1.9
Google Scholar
Popko A., Jakubowski M., Wawer R.: Membrain neural network for visual pattern recognition, Advances In Science and Technology. Postępy Nauki i Techniki 7(18)/2013, 54–59.
DOI: https://doi.org/10.5604/20804075.1051257
Google Scholar
Rodzynkiewicz-Rudzińska J. (Ed.): Powłoki malarsko-lakiernicze. Poradnik. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1983.
Google Scholar
Tadeusiewicz R.: Sieci Neuronowe. Problemy Współczesnej Nauki i Techniki, Informatyka. Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1999.
Google Scholar
Zinowicz Z., Gauda K.: Powłoki organiczne w technice antykorozyjnej. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej, Lublin 2003.
Google Scholar
Zubielewicz M.: Działanie ochronne powłok z farb wodorozcieńczalnych w zależności od rodzaju pigmentów antykorozyjnych. Lakiernictwo przemysłowe 1/2002, 15–17.
Google Scholar
Autorzy
Artur Popkoartur.popko@wsei.lublin.pl
Wyższa Szkoła Ekonomii i Innowacji w Lublinie Polska
http://orcid.org/0000-0001-8882-0545
Autorzy
Konrad GaudaWyższa Szkoła Ekonomii i Innowacji w Lublinie Polska
http://orcid.org/0000-0002-7300-6978
Statystyki
Abstract views: 266PDF downloads: 213
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Inne teksty tego samego autora
- Konrad Gauda, Kamil Pasierbiewicz, ZASTOSOWANIE PROFILOMETRII OPTYCZNEJ W ANALIZIE PROCESU DESTRUKCJI RENOWACYJNYCH POWŁOK ORGANICZNYCH DLA PRZEMYSŁU MOTORYZACYJNEGO , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 9 Nr 4 (2019)