13 décembre 2016

Modélisation par du machine learning de l'apparition de micro-retassures en fonte FGS

Des travaux de R&D conduits à l'université Deutso (Bilbao) (papier à télécharger ici) ont montrés qu'un réseau de neurones artificiels (machine learning) permet, après une phase d'apprentissage, de bâtir un modèle de prédiction des micro-retassures sur des pièces en fonte FGS pour l'industrie automobile. Ce modèle tient compte de 24 paramètres de production et intègre 4 niveaux de risques d'appartion de défauts internes. Le modèle développéLe modèle développé a nécessité : De bâtir une ANN (Artificial Neural... [Lire la suite]