Knowledge bases with fuzzy rules in prediction of selected properties of layers obtained in gas nitriding processes

W artykule przedstawiono metodykę budowy baz wiedzy zawierających reguły rozmyte wykorzystywane w zadaniach wnioskowania o właściwościach warstw wierzchnich wytwarzanych w procesach cieplno-chemicznych, w szczególności procesach azotowania gazowego. Podstawę prezentowanej metodyki stanowi zintegrowane współdziałanie baz danych oraz modeli sztucznej inteligencji opracowanych z użyciem logiki rozmytej. Przedstawiono struktury danych dedykowane do odwzorowywania parametrów i zależności funkcyjnych kompleksowo charakteryzujących materiał podłoża, środowisko procesowe oraz właściwości warstwy wierzchniej. Na przykładzie wybranych właściwości warstw wierzchnich konstytuowanych w rzeczywistych procesach technologicznych przeprowadzono weryfikację opracowanych modeli komputerowych wnioskowania rozmytego.The paper presents the methodology of building the knowledge base that includes fuzzy rules used for inference about properties of surface layers obtained in thermochemical processes, in gas nitriding processes in particular. The basis of presented methodology is an integral cooperation between databases and artificial intelligence based on fuzzy logic. Moreover, the paper shows data structures for mapping the parameters and function relations that comprehensively characterise substrate material, process environment and surface layer properties. In order to verify elaborated computer models of fuzzy inference a comparison research was performed on selected properties of surface layers constituted in real technological processes