2014
Mathematical modelling and optimization of technological process using design of experiments methodology
KMEC, Ján; Alena VAGASKÁ; Miroslav GOMBÁR a Peter MICHALZákladní údaje
Originální název
Mathematical modelling and optimization of technological process using design of experiments methodology
Název česky
Matematické modelování a optimalizace technologických procesů pomocí návrhu metodiky experimentů
Autoři
KMEC, Ján; Alena VAGASKÁ; Miroslav GOMBÁR a Peter MICHAL
Vydání
Scopus, 2014, 1660-9336
Další údaje
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Organizační jednotka
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Klíčová slova česky
Řezná rychlost; Hloubka řezu; Návrh experimentů; Posuv; Podélný zlom
Klíčová slova anglicky
Cutting speed; Depth of cut; Design of experiments; Feed; Longitudinal turning
Změněno: 18. 12. 2014 14:06, Martina Hubená
V originále
The paper deals with statistical methods application to the evaluation of the relationships between the investigation range of input factors and response in longitudinal turning process. Our research was aimed at creation of the model of real situations of cutting conditions effects on the machined surface morphology applying longitudinal turning of steel C45 with specific values. Design of experiments (DoE) have increasingly had a wider application when creation mathematical and statistical models of technological processes. So the main part of the paper is to demonstrate the procedure of statistical processing of experimentally obtained data in order to create a prediction model and compare it with the theoretical calculation formulas
Česky
Příspěvek se zabývá statistickými metodami aplikace v hodnocení vztahů mezi výzkumem rozsahu vstupních faktorů a reakce v procesu podélného soustružení. Náš výzkum byl zaměřen na vytvoření modelu reálných situací řezných podmínek při vlivu na obráběné morfologie povrchu, které uplatňují podélné soustružení oceli C45 se specifickými hodnotami. Návrh experimentů (DOE), je zde stále větší vliv na širší uplatnění při vytváření matematických a statistických modelů technologických procesů. Hlavní část práce ukazuje postup statistického zpracování experimentálně získaných dat za účelem vytvoření modelu predikce a porovnání s teoretickými výpočty vzorců.