Modelowanie wytrzymałości połączenia podłoża metalowego z ceramiką dentystyczną w zależności od parametrów uprzedniej obróbki strumieniowo-ściernej

The study investigated the possibility of using neural net-works to predict the strength of the connection metal - ceramic depending upon the parameters of the prior blasting. On the basis of experiments developed a set of 180 patterns of learning and then were taught a group of 150 randomly selected neural network, for the selection of the network with the best match. Designed an artificial neural network simulates correctly the real dependence, produced during blasting and it can be used to determine the bond strength metal with ceramics.

W pracy zbadano możliwości zastosowania sieci neuronowych do przewidywania wytrzymałości połączenia metal – ceramika w zależności od zastosowanych parametrów uprzedniej obróbki strumieniowo-ściernej. Na podstawie badań doświadczalnych opracowano zestaw 180 wzorców uczących a następnie uczono grupę 150 losowo wytypowanych sieci neuronowych, w celu doboru sieci o najlepszym dopasowaniu. Zaprojektowana sztuczna sieć neuronowa symuluje prawidłowo rzeczywistą zależność występującą podczas obróbki strumieniowo-ściernej i może być stosowana do określenia wytrzymałości połączenia metalu z ceramiką.