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Metodi di studio ed ottimizzazione utili nel processo ceramico. La previsione del ritiro ceramico ed implicazioni in campo industriale

机译:研究和优化方法可用于陶瓷工艺。陶瓷收缩的预测及其在工业领域中的意义

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摘要

E stato mostrato come modelli di reti neurali e di regressione multivariata consentono di ridurre il numero di prove necessarie per ottimizzare un processo o un prodotto. In particolare tali modelli permettono di prevedere il ritiro in cottura in funzione della formulazione e della temperatura massima con un buon grado di esattezza nel primo caso, con un grado di esattezza molto elevato nel secondo. Una volta ottenuti i modelli, questi possono essere utilizzati per simulare il sistema rispetto a piu aspetti tecnici e economici arrivando a un'ottimizzazione in modo piu rapido ed economico. I vantaggi possono essere ottenuti mediante un breve periodo di apprendimento da parte del personale tecnico. Esistono inoltre in commercio softwares gratuiti e commerciali che guidano l'operatore verso l'ottenimento dei modelli e il loro utilizzo, sollevandolo dalla necessita di fare calcoli anche molto lunghi. In definitiva si puo concludere dicendo che i due approcci possono essere molto utili e degni di seria considerazione da parte dei tecnici ceramici.
机译:已经证明了神经网络和多元回归模型如何减少优化过程或产品所需的测试数量。特别地,这些模型使得可以根据配方和最高温度在烧成过程中以良好的精确度来预测收缩率,在第二种情况下以非常高的精度来预测。一旦获得模型,就可以在更多技术和经济方面使用它们来模拟系统,从而以更快,更经济的方式实现优化。技术人员可以在较短的学习时间内获得收益。市场上也有免费和商业软件,指导操作员获取模型及其使用,从而使他无需进行非常长的计算。归根结底,我们可以说这两种方法非常有用,值得陶瓷技术人员认真考虑。

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