Moderní způsoby hodnocení drsnosti strojírenských povrchů na bázi matematické statistiky

DSpace Repository

Login

Language: English čeština 

Moderní způsoby hodnocení drsnosti strojírenských povrchů na bázi matematické statistiky

Show simple item record

dc.contributor.author Pata, Vladimír
dc.date.accessioned 2020-02-10T11:33:49Z
dc.date.available 2020-02-10T11:33:49Z
dc.date.issued 2019-05
dc.identifier.isbn 978-80-7454-829-1 en
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10563/45894
dc.description.abstract V současné vědecké literatuře je možno považovat pojem „Matematické hodnocení drsnosti technických povrchů“, za relativně málo citovaný. Uvedený pojem je součástí hodnocení „Integrity povrchu“, kde sice tvoří základní, nicméně relativně malou část tohoto globálního pojmu. Tento fakt je patrně způsoben i „poněkud zastaralým přístupem“ ke způsobu hodnocení. Předkládané teze se zabývají zpřesněním pojmu „drsnost povrchu“ na základě aplikace technologické operace a dále matematizací vzniklé drsnosti na bázi moderních statistických metod včetně prvků neuronových sítí, či fraktálové analýzy. Jako klíčový pojem je v tezích zavedeno dělení povrchů na povrchy s homogenní a heterogenní drsností a na způsobech jejich hodnocení. K tomuto je využita celá škála moderních statistických nástrojů na bázi diskriminační či shlukové analýzy, nechybí též aplikace klasické teorie hypotéz, ovšem v kontextu s odpovídajícími silofunkcemi. V tezích je nastíněn i způsob hodnocení povrchů s využitím Hausdorff-Besicovitchovy fraktálové dimenze. Finálně je popsán způsob využití Rosenblatových perceptonů, za účelem sestavení neuronové sítě s jednou skrytou vrstvou, řešící vlastní diskriminaci drsnosti heterogenních povrchů. Větší část předkládaných tezí byla publikována v časopisech obsažených v databázích WOS a SCOPUS, nebo byla součástí vydaných patentových spisů a uložených v „Databázi patentů a užitných vzorů“ v sekci národní databáze. cs
dc.format.extent 66 en
dc.language.iso cs en
dc.publisher Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně en
dc.rights Doktorské teze jsou přístupné elektronicky pouze v rámci univerzity. en
dc.subject drsnost technických povrchů cs
dc.subject vícerozměrná statistická analýza cs
dc.subject fraktálová analýza cs
dc.subject neuronové sítě cs
dc.subject technical surface roughness en
dc.subject multidimensional statistical analysis en
dc.subject fractal analysis en
dc.subject neural networks en
dc.title Moderní způsoby hodnocení drsnosti strojírenských povrchů na bázi matematické statistiky en
dc.title.alternative Modern ways of assessing the roughness of engineering surfaces based on mathematical statistics en
dc.type Book en
dc.date.accepted 2019-05-29
dc.description.abstract-translated In current scientific literature, the term "mathematical assessment of roughness of technical surfaces" can be considered as relatively low quoted. This term is part of the "Surface Integrity" assessment, where it forms the basic, yet relatively, small part of this global concept. This is probably due to a "somewhat obsolete approach" to his assessment. The present thesis deals with the refinement of the term "surface roughness" based on application of technological operation and mathematization of the resulting roughness on the basis of modern statistical methods including elements of neural networks, or fractal analysis. As a key concept, surfaces are divided into surfaces with homogeneous and heterogeneous roughness and methods of their evaluation. A wide range of modern statistical tools based on discriminatory or cluster analyses are used, and there is also the application of classical theory of hypotheses, but in the context of corresponding silofunctions. The thesis also outlines the way of evaluation of surfaces using the Hausdorff-Besicovitch fractal dimension, the cover dimension. en
dc.thesis.degree-discipline Nástroje a procesy en
dc.date.submitted 2018-03-10


Files in this item

Files Size Format View Description
pata_2020_teze.pdfBlocked 2.643Mb PDF View/Open profesorské teze
pata_2020_teze-obsah.pdf 241.6Kb PDF View/Open obsah

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Find fulltext

Search DSpace


Browse

My Account