Показать сокращенную информацию

dc.contributor.authorОдарченко, И. Б.
dc.contributor.authorЖаранов, В. А.
dc.contributor.authorПрусенко, И. Н.
dc.coverage.spatialМинск
dc.date.accessioned2019-01-09T10:41:00Z
dc.date.available2019-01-09T10:41:00Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationОдарченко, И. Б. Интеграция нейросетевых моделей в процессы технологической подготовки производства отливок / И. Б. Одарченко, В. А. Жаранов, И. Н. Прусенко // Литье и металлургия. - 2018. - № 4 (93). - С. 45-49.ru_RU
dc.identifier.urihttps://elib.gstu.by/handle/220612/20142
dc.description.abstractОписана методика применения нейросетевого моделирования при подготовке и в процессе оптимизации технологии литья. Предложена новая методика классификации отливок на основе геометрических соотношений геометрии деталей и информации о распределении толщины стенок в отливках.ru_RU
dc.description.abstractThe methodical application of neural network modeling in preparation and optimization of casting technology is described. A new technique for classifying castings based on geometric relationships of the geometry of parts and information on the distribution of wall thickness in castings.
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБНТУru_RU
dc.subjectМоделированиеru_RU
dc.subjectНейросетевое моделирование
dc.subjectАнализ технологии литья
dc.subjectКлассификация технологической сложности отливок
dc.subjectПроцесс технологической подготовки производства
dc.subjectNeural network modeling
dc.subjectAnalysis of casting technology
dc.subjectClassification of technological complexity of castings
dc.subjectProcess of technological preparation of production
dc.titleИнтеграция нейросетевых моделей в процессы технологической подготовки производства отливокru_RU
dc.title.alternativeIntegration of neural models in the process of technological preparation of the production of castings
dc.typeArticleru_RU
dc.identifier.udc621.74
local.identifier.doi10.21122/1683-6065-2018-4-45-49


Файлы, содержащиеся в ресурсе

Thumbnail

Располагается в коллекциях:

Показать сокращенную информацию