MICHAL, Peter, Alena VAGASKÁ, Miroslav GOMBÁR, Ján KMEC, Emil SPIŠÁK and Miroslav BADIDA. Prediction of the effect of chemical composition of electrolyte on the thickness of anodic aluminium oxide layer. International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences. USA: North Atlantic University Union NAUN, vol. 8, No 1, p. 152-155. ISSN 1998-0140. 2014.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Prediction of the effect of chemical composition of electrolyte on the thickness of anodic aluminium oxide layer
Name in Czech Predikce vlivu chemického složení elektrolytu o tloušťce anodové vrstvy oxidu hlinitého
Authors MICHAL, Peter (703 Slovakia, guarantor), Alena VAGASKÁ (703 Slovakia), Miroslav GOMBÁR (703 Slovakia), Ján KMEC (703 Slovakia, belonging to the institution), Emil SPIŠÁK (703 Slovakia) and Miroslav BADIDA (703 Slovakia).
Edition International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, USA, North Atlantic University Union NAUN, 2014, 1998-0140.
Other information
Original language English
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 10405 Electrochemistry
Country of publisher United States of America
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
RIV identification code RIV/75081431:_____/14:00000431
Organization unit Institute of Technology and Business in České Budějovice
Keywords (in Czech) Hliníkové eloxování; Návrh experimentů; predikční model
Keywords in English Aluminium anodic oxidation; Design of experiments; Prediction model
Tags KSTR5, RIV14, SCOPUS
Changed by Changed by: Mgr. Václav Karas, učo 10752. Changed: 17/12/2014 08:42.
Abstract
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·dm-2. The reliability of the developed model is 72.53 % with predetermined tolerance range of ±2·10-3 mm.
Abstract (in Czech)
Článek popisuje některé možnosti řízení technologického procesu anodické oxidace hliníku, vztaženo na experimentální studie a zkoumání vlivu chemického složení použitých elektrolytů o tloušťce vytvořené vrstvy oxidu.Vliv jednotlivých faktorů působících v průběhu procesu anodické oxidové byl zkoumán a na základě experimentálních výsledků byl vyvinut predikční model použitím neuronových sítí, zejména na krychlový nervové jednotky.Vyvinutý predikční model určuje tloušťku vrstvy na povrchu proudové hustotě 1 • dm-2.Spolehlivost vyvinutého modelu je 72,53% s předem stanovenou tolerancí ± 2 • 10-3 mm.
PrintDisplayed: 17/4/2024 00:39