Aplikace perceptonových neuronových sítí pro hodnocení jakosti povrchů získaných progresivní technologií

Kocháň, Josef

Aplikace perceptonových neuronových sítí pro hodnocení jakosti povrchů získaných progresivní technologií

DSpace Repository

Language: English čeština

Aplikace perceptonových neuronových sítí pro hodnocení jakosti povrchů získaných progresivní technologií

dc.contributor.advisor	Pata, Vladimír
dc.contributor.author	Kocháň, Josef
dc.date.accessioned	2022-07-15T09:23:51Z
dc.date.available	2022-07-15T09:23:51Z
dc.date.issued	2022-01-03
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/51657
dc.description.abstract	Cílem této diplomové práce je sestavit a naučit neuronovou síť predikovat výsledky heterogenního povrchu, který vznikl za pomoci technologie obrábění vodním paprskem s příměsí abraziva a následný důkaz, že statistické vyhodnocení, za využití nástrojů regresní analýzy není zcela správné. Zkoumané vzorky se od sebe odlišují jakostí povrchu, díky změnám řezných podmínek, přesněji řečeno změnám řezné rychlosti.
dc.format	85
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	neuronová síť	cs
dc.subject	regresní analýza	cs
dc.subject	statistické hodnocení povrchu	cs
dc.subject	Neural network	en
dc.subject	regression analysis	en
dc.subject	statistical evaluation of the surface	en
dc.title	Aplikace perceptonových neuronových sítí pro hodnocení jakosti povrchů získaných progresivní technologií
dc.title.alternative	Application of Percepton Neural Networks for Evaluation of Surface Quality Obtained by Progressive Technology
dc.type	diplomová práce	cs
dc.contributor.referee	Kubišová, Milena
dc.date.accepted	2022-06-01
dc.description.abstract-translated	The goal of this diploma thesis is to compile and learn the neural network to predict the results of the heterogenous surface which was created by the water jet machining technology with abrasive admixture and following evidence that statistical evaluation, using the tools of regresion analysis is not completely correct. The investigated samples differs by the surface quality thanks to the changes in cutting conditions. Specifically the changes speed of cutting.
dc.description.department	Ústav výrobního inženýrství
dc.thesis.degree-discipline	Řízení jakosti	cs
dc.thesis.degree-discipline	Quality Control	en
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta technologická	cs
dc.thesis.degree-grantor	Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Technology	en
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-program	Procesní inženýrství	cs
dc.thesis.degree-program	Process Engineering	en
dc.identifier.stag	62043
dc.date.submitted	2022-05-13