2015
Usage of Neural Network to Predict Aluminium Oxide Layer Thickness
MICHAL, Peter, Alena VAGASKÁ, Miroslav GOMBÁR, Ján KMEC, Emil SPIŠÁK et. al.Základní údaje
Originální název
Usage of Neural Network to Predict Aluminium Oxide Layer Thickness
Název česky
Využití neuronové sítě v predikci tloušťky vrstvy hlinikovou oxidaci
Autoři
MICHAL, Peter (703 Slovensko, garant), Alena VAGASKÁ (703 Slovensko), Miroslav GOMBÁR (703 Slovensko, domácí), Ján KMEC (703 Slovensko, domácí), Emil SPIŠÁK (703 Slovensko) a Daniel KUČERKA (703 Slovensko, domácí)
Vydání
Scientific World Journal, New York, Hindawi Publishing Corporation, 2015, 2356-6140
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10405 Electrochemistry
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Kód RIV
RIV/75081431:_____/15:00000473
Organizační jednotka
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Klíčová slova česky
Neuronová síť; Predikce; Tloušťka vrstvy oxidu hlinitého
Klíčová slova anglicky
Neural Network; Prediction; Aluminium Oxide Layer Thickness
Změněno: 2. 4. 2016 00:23, Mgr. Václav Karas
V originále
This paper shows an influence of chemical composition of used electrolyte, such as amount of sulphuric acid in electrolyte, amount of aluminium cations in electrolyte and amount of oxalic acid in electrolyte, and operating parameters of process of anodic oxidation of aluminium such as the temperature of electrolyte, anodizing time, and voltage applied during anodizing process. The paper shows the influence of those parameters on the resulting thickness of aluminium oxide layer. The impact of these variables is shown by using central composite design of experiment for six factors (amount of sulphuric acid, amount of oxalic acid, amount of aluminium cations, electrolyte temperature, anodizing time, and applied voltage) and by usage of the cubic neural unit with Levenberg-Marquardt algorithm during the results evaluation.The paper also dealswith current densities of 1Axdm-2 and 3Axdm-2 for creating aluminium oxide layer.
Česky
Tento článek ukazuje vliv chemického složení použitého elektrolytu, jako je například množství kyseliny sírové v elektrolytu, množství hliníkových kationtů v elektrolytu a množství kyseliny šťavelové v elektrolytu, a provozních parametrů procesu anodické oxidace hliníku, jako je například teplota elektrolyt, eloxování čas, a napětí, aplikuje při eloxování proces. Článek ukazuje vliv těchto parametrů na výslednou tloušťku vrstvy oxidu hlinitého. Dopad těchto proměnných je znázorněno pomocí centrálního kompozitní konstrukce experimentu pro šest faktorů (množství kyseliny sírové, množství kyseliny šťavelové, množství hliníku kationtů, teplota elektrolytu, čas eloxování, a aplikované napětí), a prostřednictvím použití kubické nervové jednotky s Levenberg-Marquardt algoritmu při vyhodnocování výsledků. Článek se také zabýva proudovou hustotou 1Axdm-2 a 3Axdm-2 pro tvorbu vrstvy oxidu hliníku.