![](/images/graphics-bg.png)
Usage of Neural Network to Predict Aluminium Oxide Layer Thickness
المؤلفون المشاركون
Gombár, Miroslav
Kmec, Ján
Vagaská, Alena
Michal, Peter
Kučerka, Daniel
Spišák, Emil
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-04-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper shows an influence of chemical composition of used electrolyte, such as amount of sulphuric acid in electrolyte, amount of aluminium cations in electrolyte and amount of oxalic acid in electrolyte, and operating parameters of process of anodic oxidation of aluminium such as the temperature of electrolyte, anodizing time, and voltage applied during anodizing process.
The paper shows the influence of those parameters on the resulting thickness of aluminium oxide layer.
The impact of these variables is shown by using central composite design of experiment for six factors (amount of sulphuric acid, amount of oxalic acid, amount of aluminium cations, electrolyte temperature, anodizing time, and applied voltage) and by usage of the cubic neural unit with Levenberg-Marquardt algorithm during the results evaluation.
The paper also deals with current densities of 1 A·dm−2 and 3 A·dm−2 for creating aluminium oxide layer.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Michal, Peter& Vagaská, Alena& Gombár, Miroslav& Kmec, Ján& Spišák, Emil& Kučerka, Daniel. 2015. Usage of Neural Network to Predict Aluminium Oxide Layer Thickness. The Scientific World Journal،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078613
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Michal, Peter…[et al.]. Usage of Neural Network to Predict Aluminium Oxide Layer Thickness. The Scientific World Journal No. 2015 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078613
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Michal, Peter& Vagaská, Alena& Gombár, Miroslav& Kmec, Ján& Spišák, Emil& Kučerka, Daniel. Usage of Neural Network to Predict Aluminium Oxide Layer Thickness. The Scientific World Journal. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078613
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1078613
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)