2025-02-23T14:47:56-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-47270%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T14:47:56-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-47270%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T14:47:56-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T14:47:56-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
A removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern

A removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern

There are considered single-parameter output models of tool wear evaluation, grounded on abrasion, adhesion, and diffusion phe-nomena. A mathematical framework of removing such three-model uncertainty, using the multi-lap-measurement-approximated probabilistic distribution off most-precautious distr...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Romanuke, V.V., Kovalchuk, S.S.
Format: Article
Language:English
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Series:Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/47270
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id irk-123456789-47270
record_format dspace
spelling irk-123456789-472702013-07-12T03:08:11Z A removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern Romanuke, V.V. Kovalchuk, S.S. There are considered single-parameter output models of tool wear evaluation, grounded on abrasion, adhesion, and diffusion phe-nomena. A mathematical framework of removing such three-model uncertainty, using the multi-lap-measurement-approximated probabilistic distribution off most-precautious distribution pattern, is stated. Розглядаються моделі оцінювання зношування інструмента з одно-параметричним виходом, засновані на явищах стирання, адгезії та дифузії. Викладається математична основа для усунення такої тримодельної невизначеності, де використовується апроксимований за багаторазовими вимірювання імовірнісний розподіл, починаючи зі зразка найобережнішого розподілу. 2012 Article A removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern / V.V. Romanuke, S.S. Kovalchuk // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2012. — Вип. 6. — С. 176-181. — Бібліогр.: 6 назв. — англ. XXXX-0060 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/47270 621.182.56+519.711.2+519.832.3 en Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language English
description There are considered single-parameter output models of tool wear evaluation, grounded on abrasion, adhesion, and diffusion phe-nomena. A mathematical framework of removing such three-model uncertainty, using the multi-lap-measurement-approximated probabilistic distribution off most-precautious distribution pattern, is stated.
format Article
author Romanuke, V.V.
Kovalchuk, S.S.
spellingShingle Romanuke, V.V.
Kovalchuk, S.S.
A removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern
Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки
author_facet Romanuke, V.V.
Kovalchuk, S.S.
author_sort Romanuke, V.V.
title A removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern
title_short A removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern
title_full A removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern
title_fullStr A removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern
title_full_unstemmed A removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern
title_sort removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate 2012
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/47270
citation_txt A removing uncertainty framework for approximating the probabilistic distribution over abrasive-adhesive-diffusive wear evaluation models off most-precautious distribution pattern / V.V. Romanuke, S.S. Kovalchuk // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2012. — Вип. 6. — С. 176-181. — Бібліогр.: 6 назв. — англ.
series Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки
work_keys_str_mv AT romanukevv aremovinguncertaintyframeworkforapproximatingtheprobabilisticdistributionoverabrasiveadhesivediffusivewearevaluationmodelsoffmostprecautiousdistributionpattern
AT kovalchukss aremovinguncertaintyframeworkforapproximatingtheprobabilisticdistributionoverabrasiveadhesivediffusivewearevaluationmodelsoffmostprecautiousdistributionpattern
AT romanukevv removinguncertaintyframeworkforapproximatingtheprobabilisticdistributionoverabrasiveadhesivediffusivewearevaluationmodelsoffmostprecautiousdistributionpattern
AT kovalchukss removinguncertaintyframeworkforapproximatingtheprobabilisticdistributionoverabrasiveadhesivediffusivewearevaluationmodelsoffmostprecautiousdistributionpattern
first_indexed 2023-10-18T18:07:06Z
last_indexed 2023-10-18T18:07:06Z
_version_ 1796143358885756928

Similar Items