Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Modification of casting production parameters in order to obtain products with the assumed parameters with using machine learning / Dorota WILK-KOŁODZIEJCZYK, Marcin MAŁYSZA, Krzysztof JAŚKOWIEC, Adam BITKA, Mirosław GŁOWACKI // International Journal of Metalcasting ; ISSN 1939-5981. — 2023 — vol. 17 iss. 4, s. 2680–2688. — Bibliogr. s. 2688, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2023-07-12. — D. Wilk-Kołodziejczyk, M. Małysza, K. Jaśkowiec, A. Bitka - dod. afiliacja: Lukasiewicz Research Network-Krakow Institute of Technology, Kraków, Poland. — M. Głowacki - dod. afiliacja: Jan Kochanowski University of Kielce, Kielce, Poland. — 74th World Foundry Congress : 16-20 October 2022, Busan, Korea


Autorzy (5)


Słowa kluczowe

artificial intelligencemachine learningcost functionmodification of casting productionductile iron

Dane bibliometryczne

ID BaDAP150307
Data dodania do BaDAP2024-01-08
Tekst źródłowyURL
DOI10.1007/s40962-023-01076-9
Rok publikacji2023
Typ publikacjireferat w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaInternational Journal of Metalcasting

Abstract

A study was carried out on the possibility of using artificial intelligence in the modification of the casting production process. Proposed solution shows the model for our data and how the changes may affect the cost of metal casting. These activities are the subject of the research described in this article. In the proposed solution, the cost function was added to the prediction model developed and presented by Hazela et al. (J Nanomater, 2022). The data obtained as a result of the model operation were verified using a computer simulation and a physical experiment.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
Modification of casting production parameters in order to obtain products with the assumed parameters with using machine learning / Dorota WILK-KOŁODZIEJCZYK, Krzysztof Jaśkowiec, Maciej DOROSZEWSKI, Adam Bitka, Marcin Małysza // W: WFC 2022 [Dokument elektroniczny] : 74th World Foundry Congress : October 16–20, 2022, Busan, Korea : [abstract book]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Korea : Korea Foundry Society, 2022. — S. [1–2]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://dysk.agh.edu.pl/s/S5DkZgq6kRym244 [2023-02-13]. — Bibliogr. s. [2], Abstr. — D. Wilk-Kołodziejczyk - dod. afiliacja: The Łukasiewicz Reasearch Network - Cracow Technology Institute ; A. Bitka – afiliacja: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Krakowski Instytut Technologiczny
artykuł
Selection of casting production parameters with the use of machine learning and data supplementation methods in order to obtain products with the assumed parameters / Dorota WILK-KOŁODZIEJCZYK, Zenon Pirowski, Adam BITKA, Kamil Wróbel, Bartłomiej ŚNIEŻYŃSKI, Maciej DOROSZEWSKI, Krzysztof JAŚKOWIEC, Marcin MAŁYSZA // Archives of Civil and Mechanical Engineering / Polish Academy of Sciences. Wrocław Branch, Wrocław University of Technology ; ISSN 1644-9665. — 2023 — vol. 23 iss. 2 art. no. 73, s. 1-18. — Bibliogr. 18, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2023-02-02. — D. Wilk-Kołodziejczyk, A. Bitka, K. Jaśkowiec, M. Małysza - dod. afiliacja: Łukasiewicz Research Network–Kraków Institute of Technology, Kraków, Poland