Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Application of artificial intelligence methods to predict the parameters of nodular cast iron / Dorota WILK-KOŁODZIEJCZYK, Krzysztof Jaśkowiec, Zenon Pirowski, Waldemar Uhl, Krzysztof REGULSKI // W: KomPlasTech 2019 : XXVI International Conference on Computer Methods in Materials Technology : January 13-16, 2019, Zakopane : book of abstracts / ed. Danuta Szeliga, Łukasz Rauch. — [Zakopane : AKNET-PRess], [2019]. — ISBN: 978-83-947091-4-3. — S. 156–158. — Bibliogr. s. 157–158. — D. Wilk-Kołodziejczyk - dod. afiliacja: Foundry Research Institute, Kraków

Autorzy (5)

Słowa kluczowe

data miningnodular cast iron with carbidesADINCICmachine learningaustempered ductile ironcast ironsupport vector machine

Dane bibliometryczne

ID BaDAP119672
Data dodania do BaDAP2019-01-28
Rok publikacji2019
Typ publikacjimateriały konferencyjne (aut.)
Otwarty dostęptak

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
#102006Data dodania: 13.12.2016
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
SzczegółyLink
fragment książki
#119629Data dodania: 25.1.2019
Exploring possibility to predict gradients of material parameters in multiphase steels / Danuta SZELIGA, Karolina Czechowicz, Krzysztof BZOWSKI, Maciej PIETRZYK // W: KomPlasTech 2019 : XXVI International Conference on Computer Methods in Materials Technology : January 13-16, 2019, Zakopane : book of abstracts / ed. Danuta Szeliga, Łukasz Rauch. — [Zakopane : AKNET-PRess], [2019]. — ISBN: 978-83-947091-4-3. — S. 33–35. — Bibliogr. s. 35
SzczegółyLink