Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

A NEW METHOD FOR COMPLEXITY DETERMINATION BY USING FRACTALS AND ITS APPLICATIONS IN MATERIAL SURFACE CHARACTERISTICS

Tytuł:
A NEW METHOD FOR COMPLEXITY DETERMINATION BY USING FRACTALS AND ITS APPLICATIONS IN MATERIAL SURFACE CHARACTERISTICS
Autorzy:
Matej Babič
Cristiano Fragassa
Grzegorz Lesiuk
Dragan Marinković
Temat:
fractals
complexity
machine learning
laser hardening
surface quality
Management. Industrial management
HD28-70
Źródło:
International Journal for Quality Research, Vol 14, Iss 3, Pp 705-716 (2020)
Wydawca:
Center for Quality, Faculty of Engineering, University of Kragujevac, Serbia, 2020.
Rok publikacji:
2020
Kolekcja:
LCC:Management. Industrial management
Typ dokumentu:
article
Opis pliku:
electronic resource
Język:
English
ISSN:
1800-6450
1800-7473
Relacje:
http://ijqr.net/journal/v14-n3/4.pdf; https://doaj.org/toc/1800-6450; https://doaj.org/toc/1800-7473
DOI:
10.24874/IJQR14.03-04
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/f254e47aa56045359b987dd4a39ac34b  Link otwiera się w nowym oknie
Numer akcesji:
edsdoj.f254e47aa56045359b987dd4a39ac34b
Czasopismo naukowe
In this article, a new method for complexity determination by using fractals in combination with an artificial intelligent approach is proposed and its application in laser hardening technology is detailed. In particular, nanoindentation tests were applied as a way to investigate the hardness properties of tool steel alloys with respect to both marginal and relevant changes in laser hardening parameters. Specifically, process duration and temperature were considered, together with nanoindentation, later related to surface characteristics by image analysis and Hurst exponent determination. Three different Machine Learning algorithms (Random Forest, Support Vector Machine and k-Nearest Neighbors) were used and predictions compared with measures in terms of mean, variability and linear correlation. Evidences confirmed the general applicability of this method, based on integrating fractals for microstructure analysis and machine learning for their deep understanding, in material science and process engineering.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies