Monika Kulisz
Monika Kulisz
Katedra Organizacji Przedsiębiorstwa, Politechnika Lubelska
Zweryfikowany adres z pollub.pl
Tytuł
Cytowane przez
Cytowane przez
Rok
Artificial neural network modelling of vibration in the milling of AZ91D alloy
I Zagórski, M Kulisz, A Semeniuk, A Malec
Advances in Science and Technology Research Journal 11, 2017
122017
Artificial neural network modelling of vibration in the milling of AZ91D alloy
I Zagórski, M Kulisz, A Semeniuk, A Malec
Advances in Science and Technology Research Journal 11, 2017
122017
Trochoidal milling and neural networks simulation of magnesium alloys
I Zagórski, M Kulisz, M Kłonica, J Matuszak
Materials 12 (13), 2070, 2019
72019
Trochoidal Milling and Neural Networks Simulation of Magnesium Alloys
I Zagórski, M Kulisz, M Kłonica, J Matuszak
Materials 12 (13), 2070, 2019
72019
Artificial neural network modelling of cutting force components in milling
I Zagórski, M Kulisz, A Semeniuk
ITM Web of Conferences 15, 02001, 2017
72017
Effect of the AWJM Method on the Machined Surface Layer of AZ91D Magnesium Alloy and Simulation of Roughness Parameters Using Neural Networks
I Zagórski, M Kłonica, M Kulisz, K Łoza
Materials 11 (11), 2111, 2018
52018
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELLING OF CUTTING FORCE COMPONENTS DURING AZ91HP ALLOY MILLING
M Kulisz, I Zagórski, A Semeniuk
Applied Computer Science 12 (4), 49-58, 2016
42016
The application of cloud computing with the Internet of things
M Kulisz, J Pizoń
Applied Mechanics and Materials 791, 42-48, 2015
32015
Correction of the cutting tool path for milling operations with circular interpolation
M Kulisz, J Lipski
Świć A., Lipski J., Bojanowska A.,[W:] Informatics method as tools to solve …, 2012
32012
Correction method of the cutting tool path by the average value deviation of dimension for high performance milling operations
M Kulisz
Materiały z międzynarodowej konferencji" Machine-Building And Technosphere …, 2012
32012
Effect of technological parameters on vibration acceleration in milling and vibration prediction with artificial neural networks
I Zagórski, M Kulisz
MATEC Web of Conferences 252, 03015, 2019
22019
of article:„Wpływ parametrów technologicznych na chropowatość powierzchni po toczeniu oraz predykcja chropowatości z
I Zagórski, M Kulisz, T Warda
Mechanik 91 (10), 898-900, 2018
22018
of article:„Wpływ parametrów technologicznych na chropowatość powierzchni po toczeniu oraz predykcja chropowatości z
I Zagórski, M Kulisz, T Warda
Mechanik 91 (10), 898-900, 2018
22018
Identyfikacja systemu logistycznego na przykładzie przedsiębiorstwa produkującego meble
M Kulisz
Systemy Logistyczne Wojsk, 167-175, 2014
22014
Application of neural network in determination of parameters for milling AZ91HP magnesium alloy with surface roughness constraint
M Kulisz, I Zagórski
MATEC Web of Conferences 252, 03017, 2019
12019
The influence of technological parameters on surface roughness during turning and roughness prediction using artificial neutral networks
I Zagórski, M Kulisz, T Warda
Mechanik 91 (10), 898-900, 2018
12018
Properties of the Surface Layer After Trochoidal Milling and Brushing: Experimental Study and Artificial Neural Network Simulation
M Kulisz, I Zagórski, J Matuszak, M Kłonica
Applied Sciences 10 (1), 75, 2020
2020
Surface quality simulation with neural networks in AZ91D Mg alloy milling
M Kulisz, I Zagórski, J Korpysa
IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 710 (1), 012019, 2019
2019
The Influence of Technological Parameters on Cutting Force Components in Milling of Magnesium Alloys with PCD Tools and Prediction with Artificial Neural Networks
I Zagórski, M Kulisz
International Scientific-Technical Conference MANUFACTURING, 176-188, 2019
2019
Purchase Decision Support with Internet of Things-Based Systems
M Kulisz, J Lipski, A Bojanowska
International Conference on Computational Methods in Experimental Economics …, 2018
2018
Nie można teraz wykonać tej operacji. Spróbuj ponownie później.
Prace 1–20