Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 18.207.157.152
    [SESS_TIME] => 1660132381
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => ae38596c61c3560a345fd86aec506aa8
    [UNIQUE_KEY] => 91cc6d221dee4cd72f42adf990115c1c
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых

2019 год, номер 6

ОЦЕНКА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КАМНЕРЕЗНЫХ МАШИН С АЛМАЗНЫМИ ОТРЕЗНЫМИ ДИСКАМИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И МЕТОДА РЕГРЕССИИ

А. Гуни
Университет Мугла им. Ситки Кочмана, 48000, г. Мугла, Турция
aguney@mu.edu.tr
Ключевые слова: твердость по Шору, твердость по Шмидту, производительность камнерезной машины, метод статической регрессии, искусственная нейронная сеть, Shore hardness (SH), Schmidt hardness (SCH), hourly areal slab productions (HASP), artificial neural network (ANN), regression method (RM)
Страницы: 115-123

Аннотация

Рассмотрена возможность прогнозирования производительности камнерезных машин с помощью моделей на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) и метода статистической регрессии (МР), использующих в качестве входных параметров значения твердости породы по Шору, Шмидту и совокупной твердости по Шору - Шмидту. Для подтверждения корректности применяемых ИНС- и МР-моделей выполнено сравнение производительности, измеренной в производственных условиях и полученной в результате прогноза. Анализ данных показал высокую корреляцию между экспериментом и прогнозом. Показано, что производительность камнерезного оборудования можно спрогнозировать с помощью предложенных моделей, которые являются инструментом оценки рентабельности предприятия по обработке природного камня на основе поверхностной твердости породы.

DOI: 10.15372/FTPRPI20190612
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину