عنوان مقاله
شبکه های عصبی مصنوعی در کنترل فرایند متغیر
فهرست مطالب
چکیده
مقدمه
مواد و روش ها
بحث
نتیجه گیری
بخشی از مقاله
مواد و روش ها
تعداد 148 تا پارتیکلبرد با ضخامت های مختلف، که بر اساس استاندارد UNE-EN 312 در نوع P2 طبقه بندی می شود تا به وسیله آن ها مقدار انحراف استاندارد و متوسط مربوط به قدرت پیوند درونی بُردها را بدست بیاوریم.
تست های فیزیکی-مکانیکی بر روی تمامی بُردها انجام شده است برای تعیین میزان برآمدگی و جذب میزان محتوای رطوبت، دانسیته، و قدرت پیوند درونی، انجام شده است. در تست برآمدگی، استاندارد اسپانیایی به جای استاندارد اروپایی انتخاب شده است، زیرا استاندارد اسپانیایی زمان تست کوتاه تری دارد و همچنین اندازه گیری میزان آب جذب شده به وسیله ی نمونه ها را فراهم می کند.
کلمات کلیدی:
Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentación (INIA) Investigación Agraria: Sistemas y Recursos Forestales 2009 18(1), 92-100 Disponible on line en www.inia.es/srf ISSN: 1131-7965 Artificial neural networks in variable process control: application in particleboard manufacture L.G. Esteban1*, F. García Fernández1, P. de Palacios1 and M. Conde2 1 Universidad Politécnica de Madrid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Montes. Departamento de Ingeniería Forestal. Ciudad Universitaria, 28040 Madrid, Spain. 2 Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria. Departamento de Productos Forestales. Carretera de La Coruña Km 7,5, 28040 Madrid, Spain. Abstract Artificial neural networks are an efficient tool for modelling production control processes using data from the actual production as well as simulated or design of experiments data. In this study two artificial neural networks were combined with the control process charts and it was checked whether the data obtained by the networks were valid for variable process control in particleboard manufacture. The networks made it possible to obtain the mean and standard deviation of the internal bond strength of the particleboard within acceptable margins using known data of thickness, density, moisture content, swelling and absorption. The networks obtained met the acceptance criteria for test values from non-standard test methods, as well as the criteria for using these values in statistical process control. Key words: Artificial neural networks (ANN), statistical process control (SPC), internal bond strength, wood based panels. Resumen Redes neuronales artificiales en el control de procesos por variables: aplicación en la fabricación de tableros de partículas Las redes neuronales artificiales son una herramienta eficaz para el modelado de los procesos de control de producción, tanto partiendo de datos de la propia producción como de datos simulados o procedentes de diseños de experimentos. En este estudio se han combinado dos redes neuronales artificiales con los gráficos de control de procesos y se ha comprobado si los datos obtenidos con ellas eran válidos para el control de producción por variables en la fabricación de tableros de partículas. Las redes han permitido obtener valores de la media y la desviación típica de la cohesión interna del tablero de partículas dentro de unos márgenes aceptables a partir de datos conocidos de espesor, densidad, contenido de humedad, hinchazón y absorción. Las redes obtenidas han cumplido con los requisitos de aceptación de valores de ensayo por métodos alternativos al normalizado y con los requisitos impuestos para su utilización en el control estadístico de procesos. Palabras clave: Redes neuronales artificiales (RNA), control estadístico de procesos (CEP), resistencia a la tracción interna, tableros derivados de madera.
