MICHAL, Peter, Alena VAGASKÁ, Miroslav GOMBÁR, Ján KMEC, Emil SPIŠÁK a Daniel KUČERKA. Usage of Neural Network to Predict Aluminium Oxide Layer Thickness. Scientific World Journal. New York: Hindawi Publishing Corporation, vol. 2015, únor, s. Nestránkováno, 10 s. ISSN 2356-6140. doi:10.1155/2015/253568. 2015.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
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
Originální 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
Doi http://dx.doi.org/10.1155/2015/253568
Klíčová slova česky Neuronová síť; Predikce; Tloušťka vrstvy oxidu hlinitého
Klíčová slova anglicky Neural Network; Prediction; Aluminium Oxide Layer Thickness
Štítky KSTR5, RIV15, SCOPUS
Změnil Změnil: Mgr. Václav Karas, učo 10752. Změněno: 2. 4. 2016 00:23.
Anotace
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.
Anotace 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.
VytisknoutZobrazeno: 20. 4. 2024 00:40