Kontaktujte nás | Jazyk: čeština English
dc.title | Vyhodnocení procesu laserového mikroobrábění aplikací ANN | cs |
dc.title | Measurement Evaluation of PMMA Laser Micro - machining by ANN | en |
dc.contributor.author | Sýkorová, Libuše | |
dc.contributor.author | Sámek, David | |
dc.relation.ispartof | DAAAM International Scientific Book 2008 | |
dc.identifier.isbn | 3-901509-69-0 | |
dc.date.issued | 2008 | |
dc.event.location | Vienna | |
utb.event.state-en | Austria | |
utb.event.state-cs | Rakousko | |
dc.type | bookPart | |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | DAAAM International Vienna | |
dc.subject | laser | en |
dc.subject | micro-machining | en |
dc.subject | surface quality | en |
dc.subject | polymer material type | en |
dc.subject | artificial neural network | en |
dc.description.abstract | Příspěvek prezentuje možnosti aplikace neuronových sítí pro modelování procesu laserového mikroobrábění polymerních materiálů, kdy výsledky procesu jsou závislé především na technologických parametrech použitého zařízení a typu polymerního materiálu. Pro přípravu vzorků byl použit komerční CO2 laser Mercury L-30 , jeho ž laserový systém umožňuje měnit paramerty výkonu a posuvu. Neuronové sítě byly použity pro vyhodnocení komplikovaných závislostí mezi vstupními a výstupními charakteristikami celého procesu | cs |
dc.description.abstract | This paper presents usage of artificial neural networks for modelling of laser micro-machining process. Results of the laser micro-machining ? surface quality of product and his utility in specific application ? depend on the laser-machine parameters and the polymer material type. Commercial CO2 laser Mercury L-30 by LaserPro, USA was used for cutting specimens. This laser system has two parameters - power and feed. The article also shows optimization of the laser micro-machining using artificial neural network. In order to interpret complicated dependencies between technological characteristics of laser micro-machining and output parameters software Matlab 6.5 with Neural Network Toolbox was used. The experimental results were evaluated and depicted into the graphs. | en |
utb.faculty | Faculty of Technology | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10563/1006123 | |
utb.identifier.rivid | RIV/70883521:28110/08:63507298!RIV09-MSM-28110___ | |
utb.source | c-riv | |
dc.date.accessioned | 2016-04-28T10:37:48Z | |
dc.date.available | 2016-04-28T10:37:48Z | |
dc.description.sponsorship | Z(MSM7088352102) | |
dc.format.extent | 980 | |
dc.rights.uri | https://open.k.utb.cz/blog/2021/04/19/daaam/ | |
dc.rights.access | openAccess | |
utb.contributor.internalauthor | Sýkorová, Libuše | |
utb.contributor.internalauthor | Sámek, David | |
riv.obor | JJ |
Soubory | Velikost | Formát | Zobrazit |
---|---|---|---|
K tomuto záznamu nejsou připojeny žádné soubory. |