Параметрична класифікація як основа системи підтримки прийняття рішень для управління виплавкою зносостійкого чавуну

Є. П. ДИМКО, В. В. ЮРЧЕНКО, А. В. ШАМРАЙ, С. Ю. КИЯШКО, А. В. ДЬОМІНА, Д. М. МАКАРЕНКО

Анотація


В результаті дослідження встановлено класифікуюче правило, що дозволяє визначити, чи відноситься чавун до класу з HRC>52, чи до класу з HRC<52. Це принципово дуже важливо, бо така межа дозволяє визначити область використання чавуну за елементами його хімічного складу. Отримане класифікаційне правило має вигляд лінійної дискримінантної функції та може бути застосовано в системах підтримки прийняття рішень для управління процесами виплавки зносостійкого чавуну

Ключові слова


управління процесом виплавки; система підтримки прийняття рішень; зносостійкий чавун; класифікаційне правило

Повний текст:

PDF

Посилання


Demin, D. A. (2014). Tipizacija matematicheskogo opisanija v zadachah sinteza optimal'nogo reguljatora tehnologicheskih parametrov litejnogo proizvodstva. Vostochno-Evropejskij zhurnal peredovyh tehnologij, 1 (4 (67)), 43–56. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/21203/19147

Demin, D. A. (2013). Adaptivnoe modelirovanie v zadache poiska optimal'nogo upravlenija termovremennoj obrabotkoj chuguna. Vostochno-Evropejskij zhurnal peredovyh tehnologij, 6 (4 (66)), 31–37. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/

view/19453/17110

Vasenko, Ju. A. (2012). Technology for improved wear iron. Technology Audit and Production Reserves, 1(1(3)), 17–21. doi: 10.15587/2312-8372.2012.4870

Manikaeva, O., Arsirii, Е., Vasilevskaja, A. (2015). Development of the decision support subsystem in the systems of neural network pattern recognition by statistical information. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (4 (78)), 4. doi: 10.15587/1729-4061.2015.56429

Ponomarenko, O. I., Trenjov, N. S. (2013). Computer modeling of crystallization processes as a reserve of improving the quality of pistons of ICE. Technology Audit and Production Reserves, 6 (2 (14)), 36–40. doi: 10.15587/

-8372.2013.19529

Demin, D. A. (2010). Prinjatie reshenij v processe upravlenija jelektroplavkoj s uchetom faktorov nestabil'nosti tehnolo-

gicheskogo processa. Vestnik NTU «HPI», 17, 67–72.

Demin, D. A., Bozhko, A. B., Zrajchenko, A. V., Nekrasov, A. G. (2006). Identifikacija chuguna dlja opredelenija racional'nyh rezhimov legirovanija. Vostochno-Evropejskij zhurnal peredovyh tehnologij, 4 (1 (22)), 29–32.

Fraze-Frazenko, O. O. (2012). Algorithm of study neural network for image recognition. Technology Audit and Produc-

tion Reserves, 4 (1 (6)), 33–34. doi: 10.15587/2312-8372.

4781

Unglert, K., Radić, V., Jellinek, A. M. (2016). Principal component analysis vs. self-organizing maps combined with hierarchical clustering for pattern recognition in volcano seismic spectra. Journal of Volcanology and Geothermal Research, 320, 58–74. doi: 10.1016/j.jvolgeores.2016.04.014

Mourad, A. (2016). Localization of vectors–patterns in the problems of parametric classification with the purpose of increasing its accuracy. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (4 (82)), 10–12. doi: 10.15587/1729-4061.2016.76171

Demin, D. A. (2013). Nechetkaja klasterizacija v zadache postroenija modelej «sostav – svojstvo» po dannym passivnogo jeksperimenta v uslovijah neopredeljonnosti. Problemy mashinostroenija, 16 (6), 15–23.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


Дёмин, Д. А. Типизация математического описания в задачах синтеза оптимального регулятора технологических параметров литейного производства [Текст] / Д. А. Дёмин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2014. – № 1/4 (67). – С. 43–56. Режим доступа: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/21203/19147

Дёмин, Д. А. Адаптивное моделирование в задаче поиска оптимального управления термовременной обработкой чугуна [Текст] / Д. А. Дёмин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2013. – № 6/4 (66). – С. 31–37. – Режим доступа: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/19453/17110

Васенко, Ю. А. Удосконалення технології отримання зносостійкого чавуну [Текст] / Ю. А. Васенко // Технологический аудит и резервы производства. – 2012. – № 1/1 (3). – С. 17–21. doi: 10.15587/2312-8372.2012.4870

Manikaeva, O. Development of the decision support subsystem in the systems of neural network pattern recognition by statistical information [Text] / O. Manikaeva, Е. Arsirii, A. Vasilevskaja // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2015. – № 6/4 (78). – 4–12. doi: 10.15587/1729-4061.2015.56429

Пономаренко, О. И. Компьютерное моделирование процессов кристаллизации как резерв повышения качества поршней ДВС [Текст] / О. И. Пономаренко Н. С. Тренёв // Технологический аудит и резервы производства – 2013. – № 6/2 (14). – С. 36–40. doi: 10.15587/2312-8372.2013.19529

Дёмин Д. А. Принятие решений в процессе управления электроплавкой с учетом факторов нестабильности технологического процесса [Текст] / Д. А. Дёмин // Вестник НТУ «ХПИ». – 2010. – № 17. – С. 67–72.

Дёмин, Д. А. Идентификация чугуна для определения рациональных режимов легирования [Текст] / Д. А. Дёмин, А. Б. Божко, А. В. Зрайченко, А. Г. Некрасов // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2006. – № 4/1 (22). – С. 29–32.

Fraze-Frazenko, O. O. Algorithm of study neural network for image recognition [Text] / O. O. Fraze-Frazenko // Technology Au-

dit and Production Reserves. – 2012. – № 4/1 (6). – P. 33–34. doi: 10.15587/2312-8372.2012.4781

Unglert, K. Principal component analysis vs. self-organizing maps combined with hierarchical clustering for pattern recognition in volcano seismic spectra. [Text] / K. Unglert, V. Radić, A. M. Jellinek // Journal of Volcanology and Geothermal Research. – 2016. – № 320. – P. 58–74. doi: 10.1016/j.jvolgeores.2016.04.014

Mourad, A. Localization of vectors–patterns in the problems of parametric classification with the purpose of increasing its accuracy [Text] / A. Mourad // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2016. – № 4/4 (82). – P. 10–20. doi: 10.15587/1729-4061.2016.76171

Дёмин, Д. А. Нечеткая кластеризация в задаче построения моделей «состав – свойство» по данным пассивного эксперимента в условиях неопределённости [Текст] / Д. А. Дёмин // Проблемы машиностроения. – 2013. – Т. 16, № 6. – С. 15–23.



Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.




Copyright (c) 2017 Є. П. ДИМКО, В. В. ЮРЧЕНКО, А. В. ШАМРАЙ, С. Ю. КИЯШКО, А. В. ДЬОМІНА, Д. М. МАКАРЕНКО

Creative Commons License
Ця робота ліцензована Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN 2411-2828 (Online), ISSN 2411-2798 (Print)