Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Prediction of casting mechanical parameters based on direct microstructure image analysis using deep neural network and graphite forms classification / Bartłomiej ŚNIEŻYŃSKI, Dorota WILK-KOŁODZIEJCZYK, Radosław ŁAZARZ, Krzysztof JAŚKOWIEC // W: Computational Science – ICCS 2023 : 23rd International Conference : Prague, Czech Republic, July 3–5, 2023 : proceedings, Pt. 5 / eds. Jiří Mikyška [et al.]. — Cham : Springer Nature, cop. 2023. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 14077). — ISBN: 978-3-031-36029-9; e-ISBN: 978-3-031-36030-5. — S. 522–534. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2023-06-26. — D. Wilk-Kołodziejczyk, K. Jaśkowiec - dod. afiliacja: Łukasiewicz Research Network – Kraków Institute of Technology


Autorzy (4)


Słowa kluczowe

microstructure image analysisprediction of mechanical propertiesdeep neural networkgraphite forms classification

Dane bibliometryczne

ID BaDAP147647
Data dodania do BaDAP2023-09-21
DOI10.1007/978-3-031-36030-5_42
Rok publikacji2023
Typ publikacjimateriały konferencyjne (aut.)
Otwarty dostęptak
WydawcaSpringer
Konferencja23rd International Conference on Computational Science
Czasopismo/seriaLecture Notes in Computer Science

Abstract

This paper presents methods of prediction of casting mechanical parameters based on direct microstructure image analysis using deep neural networks and graphite forms recognition and classification. These methods are applied to predict tensile strength of iron-carbon alloys based on microstructure photos taken with the light-optical microscopy technique, but are general and can be adapted to other applications. In the first approach EfficientNet architecture is used. In the second approach graphite structures are separated, recognized using VGG19 network, counted and classified using support vector machines, decision trees, random forest, logistic regression, multi-layer perceptron and AdaBoost. Accuracy of the first approach is better. However, the second allows to create a classifier, for which the accuracy is also high, and can be easily analyzed by human expert.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
Influence of activation functions on the convergence of physics-informed neural networks for 1D wave equation / Paweł MACZUGA, Maciej PASZYŃSKI // W: Computational Science – ICCS 2023 : 23rd International Conference : Prague, Czech Republic, July 3–5, 2023 : proceedings, Pt. 1 / eds. Jiří Mikyška [et al.]. — Cham : Springer Nature, cop. 2023. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 14073). — ISBN: 978-3-031-35994-1; e-ISBN:  978-3-031-35995-8. — S. 74–88. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2023-06-26
fragment książki
Towards understanding of deep reinforcement learning agents used in cloud resource management / Andrzej Małota, Paweł Koperek, Włodzimierz FUNIKA // W: Computational Science – ICCS 2023 : 23rd international conference : Prague, Czech Republic, July 3–5, 2023 : proceedings, Pt. 2 / eds. Jiří Mikyška [et al.]. — Cham, Switzerland : Springer, cop. 2023. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 14074). — ISBN: 978-3-031-36020-6; e-ISBN: 978-3-031-36021-3. — S. 561–575. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2023-06-26