Metrika

  • citati u SCIndeksu: [1]
  • citati u CrossRef-u:0
  • citati u Google Scholaru:[]
  • posete u poslednjih 30 dana:1
  • preuzimanja u poslednjih 30 dana:0

Sadržaj

članak: 7 od 12  
Back povratak na rezultate
2010, vol. 19, br. 4, str. 5-14
Primena veštačke neuronske mreže i fraktala u predikciji ponašanja površina biomedicinskih materijala
Univerzitet u Beogradu, Mašinski fakultet
Projekat:
Projekat Ministarstva nauke Republike Srbije, br. 14031

Sažetak
Primer biomedicinske površine, koji je predmet istraživanja opisan u ovom radu, je unutrašnja površina gas-propusnog sočiva obrađena struganjem na mikro-strugu sa alatom sa dijamantskim vrhom i polirana pastom koja sadrži granule aluminijum oksida. Na uzorku od šesnaest sočiva sa različitim trajanjem procesa poliranja, na dva različita mesta na unutrašnjoj površini, su metodom skenirajuće mikroskopije dobijena ukupno trideset i dva topografska snimka. Rad se bazira na kvantifikaciji teksture obrađene površine primenom 'metode nebodera' za određivanje fraktalne dimenzije. U slučaju kada se tekstura biomedicinskih površina opisuju, i dalje, standardnim parametrima hrapavosti, dodatni fraktalni parametar može biti primenljiv u predikciji funkcionalnog ponašanja. U radu se predlaže primena veštačkih neuronskih mreža za procenu vrednosti fraktalne dimenzije biomedicinskih površina na osnovu vrednosti standardnih parametara. Predložena struktura neuronske mreže uspešno preslikava grupu standardnih parametara u vrednost fraktalne dimenzije, koja je zatim osnova za predikciju funkcionalnog ponašnja, u smislu ostvarenja adekvatne adhezione sile između unutrašnje površine kontaktnog sočiva i rožnjače.
Reference
Benardos, P.G., Vosniakos, G.C. (2007) Optimizing feedforward artificial neural network architecture. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 20(3): 365
Bojović, B.A., Miljković, Z.Đ., Babić, B.R., Koruga, Đ.Lj. (2009) Fraktalna analiza biopovršina u funkciji poređenja i predikcije ponašanja u upotrebi. Hemijska industrija, vol. 63, br. 3, str. 239-245
Brown, C.A., Savary, G. (1991) Describing ground surface texture using contact profilometry and fractal analysis. Wear, 141/2, str. 211-226
Caldwell, C.B., Stapleton, S.J., Holdsworth, D.W., Jong, R.A., Weiser, W.J., Cooke, G., Yaffe, M.J. (1990) Characterisation of mammographic parenchymal pattern by fractal dimension. Physics in medicine and biology, 35(2): 235-47
Chappard, D., Degasne, I., Hure, G., Legrand, E., Audran, M., Basle, M.F. (2003) Image analysis measurements of roughness by texture and fractal analysis correlate with contact profilometry. Biomaterials, 24(8): 1399-407
El-Sonbaty, I.A., Khashaba, U.A., Selmy, A.I., Ali, A.I. (2008) Prediction of surface roughness profiles for milled surfaces using an artificial neural network and fractal geometry approach. Journal of Materials Processing Technology, 200(1-3): 271
Grzesik, W., Brol, S. (2003) Hybrid approach to surface roughness evaluation in multistage machining processes. Journal of Materials Processing Technology, 134, str. 256-272
Jahn, R., Truckenbrodt, H. (2004) A simple fractal analysis method of the surface roughness. Journal of Materials Processing Technology, 145(1): 40
Karayel, D. (2009) Prediction and control of surface roughness in CNC lathe using artificial neural network. Journal of materials processing technology, 209, str. 3125-3137
Majumdar, A., Tien, C. (1990) Fractal characterization and simulation of rough surfaces. Wear, br. 136, str. 313-327
Mandelbrot, B.B. (1982) The fractal geometry of nature. San Francisco, CA, itd: W.H. Freeman Publishing
Monostori, L. (2003) AI and machine learning techniques for managing complexity changes and uncertainties in manufacturing. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 16, str. 277-291
Russ, J. (1998) Fractal dimension measurement of engineering surfaces. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 38(5-6): 567
Sardinas, R.Q., Santana, M.R., Brindis, E.A. (2006) Genetic algorithm-based multi-objective optimization of cutting parameters in turning processes. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 19, pp.127-133
Thomas, T.R., Rosén, B., Amini, N. (1999) Fractal characterisation of the anisotropy of rough surfaces. Wear, 232/1, str. 41-50
Zhou, G.Y., Leu, M.C., Blackmore, D. (1993) Fractal geometry model for wear prediction. Wear, 170/1, str. 1-14
 

O članku

jezik rada: engleski
vrsta rada: naučni članak
objavljen u SCIndeksu: 28.09.2010.