Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Data mining tools in identifying the components of the microstructure of compacted graphite iron based on the content of alloying elements / Dorota WILK-KOŁODZIEJCZYK, Krzysztof REGULSKI, Grzegorz Gumienny, Barbara Kacprzyk, Stanisława Kluska-Nawarecka, Krzysztof Jaskowiec // International Journal of Advanced Manufacturing Technology ; ISSN 0268-3768. — 2018 — vol. 95 iss. 9–12, s. 3127–3139. — Bibliogr. s. 3138–3139, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2017-12-07


Autorzy (6)


Słowa kluczowe

support vector machinecompacted graphite ironartificial neural networksdata miningdecision trees

Dane bibliometryczne

ID BaDAP113102
Data dodania do BaDAP2018-04-20
Tekst źródłowyURL
DOI10.1007/s00170-017-1430-7
Rok publikacji2018
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaInternational Journal of Advanced Manufacturing Technology

Abstract

The application of data mining techniques in the design of modern foundry materials allows achieving higher product quality indicators. Designing of a new product always requires thorough knowledge of the effect of alloying elements on the microstructure and hence also on the properties of the examined material. The conducted experimental studies allow for a qualitative assessment of the indicated relationships, but it is the use of intelligent computational techniques that enables building an approximation model of the microstructure and, owing to this, make predictions with high precision. The developed model of prediction supports the technology-related decisions as early as at the stage of casting design and is considered the first step in selecting the type of material used.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
Data-driven model selection for compacted graphite iron microstructure prediction / Grzegorz Gumienny, Barbara Kacprzyk, Barbara MRZYGŁÓD, Krzysztof REGULSKI // Coatings [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2079-6412. — 2022 — vol. 12 iss. 11 art. no. 1676, s. 1–18. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 16–18, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2022-11-04
artykuł
Comparative analysis of the properties of the nodular cast iron with carbides and the austempered ductile iron with use of the machine learning and the support vector machine / Dorota WILK-KOŁODZIEJCZYK, Krzysztof REGULSKI, Grzegorz GUMIENNY // International Journal of Advanced Manufacturing Technology ; ISSN 0268-3768. — 2016 — vol. 87 iss. 1–4, s. 1077–1093. — Bibliogr. s. 1092–1093, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2016-03-09. — D. Wilk-Kołodziejczyk - dod. afiliacja: Foundry Research Institute