Application of carbide cutting inserts as indenters for surface plastic deformation

Surface plastic deformation has a high productivity and allows for products with unique operational properties, namely: a high quality of the surface layer, increased support stability of the profile of the treated surface, a strengthened surface layer, and the formation of residual compressive stresses in the surface layer. The essence of smoothing is that a tool with regulated geometric characteristics of the deforming element (indenter) under specific technological processing modes penetrates the surface layer of the workpiece and slides, deforming the microgeometry formed as a result of previous technological operations. The article considers the option of using carbide-cutting plates as deforming elements. For this, a morphological table of methods of spatial orientation of the indenter-plate has been developed, which includes 27 possible options for its installation. The algorithm for calculating the geometry of the contact zone of the indenter and the workpiece is presented. The contact interaction of the indenter plate and the workpiece was studied. On the basis of morphological analysis and conducted applied studies, rational installation angles of the deforming element were determined. The interdependence of the properties of the surface layer on the technological modes of processing was defined.The authors are grateful to FCT—Fundação para a Ciência e Tecnologia (Portugal) —who partially financially supported this work through the RD Units Project Scope: UIDP/04077/2020 and UIDB/04077/2020

Розробка методу навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

A method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems has been developed. The method provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function, architecture and parameters of an individual network node. The architecture of artificial neural networks is trained if it is not possible to ensure the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the training of parameters of an artificial neural network. The choice of architecture, type and parameters of the membership function takes into account the computing resources of the tool and the type and amount of information received at the input of the artificial neural network. The specified method allows the training of an individual network node and the combination of network nodes. The development of the proposed method is due to the need for training artificial neural networks for intelligent decision support systems, in order to process more information, with unambiguous decisions being made. This training method provides on average 10–18 % higher learning efficiency of artificial neural networks and does not accumulate errors during training. The specified method will allow training artificial neural networks, identifying effective measures to improve the functioning of artificial neural networks, increasing the efficiency of artificial neural networks through training the parameters and architecture of artificial neural networks. The method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks and increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработан метод обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Метод проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности; архитектуры и параметров отдельного узла сети. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Указанный метод позволяет проводить обучение отдельного узла сети и осуществлять комбинирование узлов сети. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. Указанный метод обучения обеспечивает в среднем на 10–18% более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный метод позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей; повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Метод позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений; выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искусственных нейронных сетяхРозроблено метод навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Метод проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності; архітектури та параметрів окремого вузла мережі. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Зазначений метод дозволяє проводити навчання окремого вузла мережі та здійснювати комбінування вузлів мережі. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. Зазначений метод навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений метод дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж; підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Метод дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень; виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Розробка методу навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

A method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems has been developed. The method provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function, architecture and parameters of an individual network node. The architecture of artificial neural networks is trained if it is not possible to ensure the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the training of parameters of an artificial neural network. The choice of architecture, type and parameters of the membership function takes into account the computing resources of the tool and the type and amount of information received at the input of the artificial neural network. The specified method allows the training of an individual network node and the combination of network nodes. The development of the proposed method is due to the need for training artificial neural networks for intelligent decision support systems, in order to process more information, with unambiguous decisions being made. This training method provides on average 10–18 % higher learning efficiency of artificial neural networks and does not accumulate errors during training. The specified method will allow training artificial neural networks, identifying effective measures to improve the functioning of artificial neural networks, increasing the efficiency of artificial neural networks through training the parameters and architecture of artificial neural networks. The method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks and increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработан метод обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Метод проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности; архитектуры и параметров отдельного узла сети. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Указанный метод позволяет проводить обучение отдельного узла сети и осуществлять комбинирование узлов сети. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. Указанный метод обучения обеспечивает в среднем на 10–18% более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный метод позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей; повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Метод позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений; выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искусственных нейронных сетяхРозроблено метод навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Метод проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності; архітектури та параметрів окремого вузла мережі. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Зазначений метод дозволяє проводити навчання окремого вузла мережі та здійснювати комбінування вузлів мережі. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. Зазначений метод навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений метод дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж; підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Метод дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень; виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Development of A Method for Training Artificial Neural Networks for Intelligent Decision Support Systems

A method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems has been developed. The method provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function, architecture and parameters of an individual network node. The architecture of artificial neural networks is trained if it is not possible to ensure the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the training of parameters of an artificial neural network. The choice of architecture, type and parameters of the membership function takes into account the computing resources of the tool and the type and amount of information received at the input of the artificial neural network. The specified method allows the training of an individual network node and the combination of network nodes. The development of the proposed method is due to the need for training artificial neural networks for intelligent decision support systems, in order to process more information, with unambiguous decisions being made. This training method provides on average 10–18 % higher learning efficiency of artificial neural networks and does not accumulate errors during training. The specified method will allow training artificial neural networks, identifying effective measures to improve the functioning of artificial neural networks, increasing the efficiency of artificial neural networks through training the parameters and architecture of artificial neural networks. The method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks and increasing the efficiency of information processing in artificial neural network

Outcomes of adrenal-sparing surgery or total adrenalectomy in phaeochromocytoma associated with multiple endocrine neoplasia type 2:an international retrospective population-based study

Background The prevention of medullary thyroid cancer in patients with multiple endocrine neoplasia type 2 syndrome has demonstrated the ability of molecular diagnosis and prophylactic surgery to improve patient outcomes. However, the other major neoplasia associated with multiple endocrine neoplasia type 2, phaeochromocytoma, is not as well characterised in terms of occurrence and treatment outcomes. In this study, we aimed to systematically characterise the outcomes of management of phaeochromocytoma associated with multiple endocrine neoplasia type 2.Methods This multinational observational retrospective population-based study compiled data on patients with multiple endocrine neoplasia type 2 from 30 academic medical centres across Europe, the Americas, and Asia. Patients were included if they were carriers of germline pathogenic mutations of the RET gene, or were first-degree relatives with histologically proven medullary thyroid cancer and phaeochromocytoma. We gathered clinical information about patients' RET genotype, type of treatment for phaeochromocytoma (ie, unilateral or bilateral operations as adrenalectomy or adrenal-sparing surgery, and as open or endoscopic operations), and postoperative outcomes (adrenal function, malignancy, and death). The type of surgery was decided by each investigator and the timing of surgery was patient driven. The primary aim of our analysis was to compare disease-free survival after either adrenal-sparing surgery or adrenalectomy.Findings 1210 patients with multiple endocrine neoplasia type 2 were included in our database, 563 of whom had phaeochromocytoma. Treatment was adrenalectomy in 438 (79%) of 552 operated patients, and adrenal-sparing surgery in 114 (21%). Phaeochromocytoma recurrence occurred in four (3%) of 153 of the operated glands after adrenal-sparing surgery after 6-13 years, compared with 11 (2%) of 717 glands operated by adrenalectomy (p=0.57). Postoperative adrenal insufficiency or steroid dependency developed in 292 (86%) of 339 patients with bilateral phaeochromocytoma who underwent surgery. However, 47 (57%) of 82 patients with bilateral phaeochromocytoma who underwent adrenal-sparing surgery did not become steroid dependent.Interpretation The treatment of multiple endocrine neoplasia type 2-related phaeochromocytoma continues to rely on adrenalectomies with their associated Addisonian-like complications and consequent lifelong dependency on steroids. Adrenal-sparing surgery, a highly successful treatment option in experienced centres, should be the surgical approach of choice to reduce these complications.</p

Outcomes of adrenal-sparing surgery or total adrenalectomy in phaeochromocytoma associated with multiple endocrine neoplasia type 2: an international retrospective population-based study

Background The prevention of medullary thyroid cancer in patients with multiple endocrine neoplasia type 2 syndrome has demonstrated the ability of molecular diagnosis and prophylactic surgery to improve patient outcomes. However, the other major neoplasia associated with multiple endocrine neoplasia type 2, phaeochromocytoma, is not as well characterised in terms of occurrence and treatment outcomes. In this study, we aimed to systematically characterise the outcomes of management of phaeochromocytoma associated with multiple endocrine neoplasia type 2. Methods This multinational observational retrospective population-based study compiled data on patients with multiple endocrine neoplasia type 2 from 30 academic medical centres across Europe, the Americas, and Asia. Patients were included if they were carriers of germline pathogenic mutations of the RET gene, or were first-degree relatives with histologically proven medullary thyroid cancer and phaeochromocytoma. We gathered clinical information about patients’ RET genotype, type of treatment for phaeochromocytoma (ie, unilateral or bilateral operations as adrenalectomy or adrenal-sparing surgery, and as open or endoscopic operations), and postoperative outcomes (adrenal function, malignancy, and death). The type of surgery was decided by each investigator and the timing of surgery was patient driven. The primary aim of our analysis was to compare disease-free survival after either adrenal-sparing surgery or adrenalectomy. Findings 1210 patients with multiple endocrine neoplasia type 2 were included in our database, 563 of whom had phaeochromocytoma. Treatment was adrenalectomy in 438 (79%) of 552 operated patients, and adrenal-sparing surgery in 114 (21%). Phaeochromocytoma recurrence occurred in four (3%) of 153 of the operated glands after adrenal-sparing surgery after 6-13 years, compared with 11 (2%) of 717 glands operated by adrenalectomy (p=0.57). Postoperative adrenal insufficiency or steroid dependency developed in 292 (86%) of 339 patients with bilateral phaeochromocytoma who underwent surgery. However, 47 (57%) of 82 patients with bilateral phaeochromocytoma who underwent adrenal-sparing surgery did not become steroid dependent. Interpretation The treatment of multiple endocrine neoplasia type 2-related phaeochromocytoma continues to rely on adrenalectomies with their associated Addisonian-like complications and consequent lifelong dependency on steroids. Adrenal-sparing surgery, a highly successful treatment option in experienced centres, should be the surgical approach of choice to reduce these complications