Approximation of ausferrite content in the compacted graphite iron with the use of combined techniques of data mining
PBN-AR
Instytucja
Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej (Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie)
Źródłowe zdarzenia ewaluacyjne
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
EN
Czasopismo
Archives of Foundry Engineering (15pkt w roku publikacji)
ISSN
1897-3310
EISSN
2299-2944
Wydawca
Polish Academy of Sciences. Commission of Foundry Engineering
DOI
Rok publikacji
2017
Numer zeszytu
3
Strony od-do
117--122
Numer tomu
17
Link do pełnego tekstu
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0.42
Słowa kluczowe
EN
data mining
regression
compacted graphite iron
application of information technologies in the field of foundry
ausferrite
Streszczenia
Język
EN
Treść
This article presents the methodology for exploratory analysis of data from microstructural studies of compacted graphite iron to gain knowledge about the factors favouring the formation of ausferrite. The studies led to the development of rules to evaluate the content of ausferrite based on the chemical composition. Data mining methods have been used to generate regression models such as boosted trees, random forest, and piecewise regression models. The development of a stepwise regression modelling process on the iteratively limited sets enabled, on the one hand, the improvement of forecasting precision and, on the other, acquisition of deeper knowledge about the ausferrite formation. Repeated examination of the significance of the effect of various factors in different regression models has allowed identification of the most important variables influencing the ausferrite content in different ranges of the parameters variability.
Cechy publikacji
original article
peer-reviewed
Inne
System-identifier
idp:109288
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych