| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| Description
| - Příspěvek se zabývá predikcí povrchových vad na plynule litých předlitcích při odlévání na zařízení plynulého odlévání oceli s využitím data miningových metod a znalostních systémů. Řešení vychází z technologie zpracování tavby oceli na zařízení plynulého lití. Problematika vzniku vad na plynule litých předlitcích je velmi rozsáhlá a to jak z hlediska druhů vad, tak i z hlediska možných příčin. Rovněž je nutné konstatovat, že mechanismy a i místa vzniku vad jsou mnohdy velmi komplikované a ne vždy zcela jednoznačně popsány. Proto i jedním z cílů řešení této problematiky je ověřit možnosti uplatnění metody data miningu pro danou problematiku. Pro současné řešení byla úloha predikce zúžena na vznik povrchových trhlin. Cílem predikce by měla být podpora řízení na výběhu plynulého odlévání oceli, kde by jednotlivým předlitkům měly být přiřazena informace, zda se na nich vyskytuje nebo nevyskytuje vada vzniklá vlivem krystalizátoru. Tato informace by umožnila selekci vadných předlitků již před jejich ohřevem a následným zpracováním na válcovně. V příspěvku bude popsán průběh řešení této problematiky a současné výsledky řešení, při němž bude pro řešení predikce testována možnost využití vícevrstvých neuronových sítě v prostředí Neuronové sítě softwarového systému STATISTICA a znalostní systém vytvořený na Katedře automatizace a počítačové techniky v metalurgii, VŠB-TU Ostrava.
- Příspěvek se zabývá predikcí povrchových vad na plynule litých předlitcích při odlévání na zařízení plynulého odlévání oceli s využitím data miningových metod a znalostních systémů. Řešení vychází z technologie zpracování tavby oceli na zařízení plynulého lití. Problematika vzniku vad na plynule litých předlitcích je velmi rozsáhlá a to jak z hlediska druhů vad, tak i z hlediska možných příčin. Rovněž je nutné konstatovat, že mechanismy a i místa vzniku vad jsou mnohdy velmi komplikované a ne vždy zcela jednoznačně popsány. Proto i jedním z cílů řešení této problematiky je ověřit možnosti uplatnění metody data miningu pro danou problematiku. Pro současné řešení byla úloha predikce zúžena na vznik povrchových trhlin. Cílem predikce by měla být podpora řízení na výběhu plynulého odlévání oceli, kde by jednotlivým předlitkům měly být přiřazena informace, zda se na nich vyskytuje nebo nevyskytuje vada vzniklá vlivem krystalizátoru. Tato informace by umožnila selekci vadných předlitků již před jejich ohřevem a následným zpracováním na válcovně. V příspěvku bude popsán průběh řešení této problematiky a současné výsledky řešení, při němž bude pro řešení predikce testována možnost využití vícevrstvých neuronových sítě v prostředí Neuronové sítě softwarového systému STATISTICA a znalostní systém vytvořený na Katedře automatizace a počítačové techniky v metalurgii, VŠB-TU Ostrava. (cs)
- This paper deal with surface defects prediction on continuous casting blanks on continuous casting devices with using of data mining methods and knowledge systems. Solution came from processing technology of steel melting on continuous casting devices. Problems dealing with defects origin on continuous casting blanks are very extensive. In term of defects kind, or possible origin reasons. Also is necessary to say, that mechanisms and place of creation of defects are often very complicated and not always quite uniquely described. That's why one of the target solution is to verify possibility of use data mining methods for given problematic. For current solution was prediction exercise narrow down to surface defects origin. Target of this prediction should be support control on continuous casting output, where every blank should be marked, if there is some kind of defect caused by crystallizer. This information could provide selection of defects blanks before they are going heat up and process in rolling mill. Far in this paper will be described process of solving this problems and current results with using multilayer neuron networks in Statistica environment. Also will be described knowledge base system made on department of automation and computing in metallurgy, VSB-TU Ostrava. (en)
|
| Title
| - VYUŽITÍ METOD DATA MININGU PRO PREDIKCI POVRCHOVÝCH VAD PLYNULE LITÝCH PŘEDLITKŮ
- VYUŽITÍ METOD DATA MININGU PRO PREDIKCI POVRCHOVÝCH VAD PLYNULE LITÝCH PŘEDLITKŮ (cs)
- EXPLOITATION OF METHOD DATAMINING FOR PREDICTION OF SURFACE DEFECTS ON FLAT CASTING (en)
|
| skos:prefLabel
| - VYUŽITÍ METOD DATA MININGU PRO PREDIKCI POVRCHOVÝCH VAD PLYNULE LITÝCH PŘEDLITKŮ
- VYUŽITÍ METOD DATA MININGU PRO PREDIKCI POVRCHOVÝCH VAD PLYNULE LITÝCH PŘEDLITKŮ (cs)
- EXPLOITATION OF METHOD DATAMINING FOR PREDICTION OF SURFACE DEFECTS ON FLAT CASTING (en)
|
| skos:notation
| - RIV/61989100:27360/11:86081269!RIV12-MPO-27360___
|
| http://linked.open...avai/predkladatel
| |
| http://linked.open...avai/riv/aktivita
| |
| http://linked.open...avai/riv/aktivity
| |
| http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
| |
| http://linked.open...aciTvurceVysledku
| |
| http://linked.open.../riv/druhVysledku
| |
| http://linked.open...iv/duvernostUdaju
| |
| http://linked.open...titaPredkladatele
| |
| http://linked.open...dnocenehoVysledku
| |
| http://linked.open...ai/riv/idVysledku
| - RIV/61989100:27360/11:86081269
|
| http://linked.open...riv/jazykVysledku
| |
| http://linked.open.../riv/klicovaSlova
| - Defects prediction, Quality Management, Data Mining, Continuous casting of steel, Neural Networks (en)
|
| http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
| |
| http://linked.open...ontrolniKodProRIV
| |
| http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
| |
| http://linked.open...i/riv/mistoVydani
| |
| http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
| - 20th Anniversary International Conference on Metallurgy and Materials: METAL 2011
|
| http://linked.open...in/vavai/riv/obor
| |
| http://linked.open...ichTvurcuVysledku
| |
| http://linked.open...cetTvurcuVysledku
| |
| http://linked.open...vavai/riv/projekt
| |
| http://linked.open...UplatneniVysledku
| |
| http://linked.open...iv/tvurceVysledku
| - David, Jiří
- Švec, Pavel
- Mazalová, Hana
|
| http://linked.open...vavai/riv/typAkce
| |
| http://linked.open.../riv/zahajeniAkce
| |
| number of pages
| |
| http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
| |
| https://schema.org/isbn
| |
| http://localhost/t...ganizacniJednotka
| |
| is http://linked.open...avai/riv/vysledek
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)