![](/images/graphics-bg.png)
Artificial neural network prediction model for impact energy of thermal aged cast stainless steel
العناوين الأخرى
نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية التنبؤي لطاقة الصدمة للصلب المسبوك المقاوم للصدأ المعتق حراريا
المؤلف
المصدر
Basrah Journal for Engineering Sciences
العدد
المجلد 11، العدد 1 (30 يونيو/حزيران 2011)، ص ص. 82-88، 7ص.
الناشر
تاريخ النشر
2011-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الفيزياء
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
تم دراسة تنبؤ طاقة الصدمة من خلال اختبار الصدمة للصلب المسبوك المقاوم للصدأ باستخدام نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية.
استخدمت بيانات طاقة الصدمة لعينات من أحد عشر سبيكة من الصلب المسبوك المقاوم للصدأ عند أزمان و درجات حرارة تعتيق مختلفة لتقييم هندسية الشبكات العصبية الصناعية لتنبؤ طاقة الصدمة.
تم الحصول على هذه البيانات من مختبرات أركون الأمريكية و التي تتضمن نتائج اختبار الصدمة للصلب المسبوك المقاوم للصدأ بعد التعتق عند رجات حرارة بين 200 و 400 °م و لأزمان تجاوزات 30000 ساعة.
أظهر نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية مقارنة ممتازة مع النتائج لمختبرات آركون الأمريكية أي أن معال تصحيح = 0.9451 و متوسط مربع الخطأ = 1.2*10-5 .
إن النموذج الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدم يعتبر وثوقية في تخمين الصلب المسبوك المقاوم للصدأ المعتق حراريا حيث كان هنالك عدد كبير من المتغيرات المستخدمة في تدريب الشبكة العصبية الاصطناعية.
الملخص EN
Impact energy prediction of thermal aged cast stainless steel from impact test was studied using artificial neural network (ANN) modeling.
Impact energy data for specimens from eleven cast stainless steel alloys at different aging times and temperatures, were used to evaluate possible artificial neural network architecture for prediction impact energy.
These data are taken from Argonne National Laboratories (ANL) in USA that involved impact test results of cast stainless steel after aging between 200 and 400 oC for up to 30000 hour.
The ANN model exhibited excellent comparison with experimental results of ANL i.
e.
correlation coefficient (R = 0.9451) and mean square error (MSE=1.2*10-5).
Since a large number of variables were used during training the ANN model, a reliable and useful predictor for impact energy in thermal aged cast stainless steel was provided.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Muhammad, Haydar Muadh. 2011. Artificial neural network prediction model for impact energy of thermal aged cast stainless steel. Basrah Journal for Engineering Sciences،Vol. 11, no. 1, pp.82-88.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289055
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Muhammad, Haydar Muadh. Artificial neural network prediction model for impact energy of thermal aged cast stainless steel. Basrah Journal for Engineering Sciences Vol. 11, no. 1 (2011), pp.82-88.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289055
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Muhammad, Haydar Muadh. Artificial neural network prediction model for impact energy of thermal aged cast stainless steel. Basrah Journal for Engineering Sciences. 2011. Vol. 11, no. 1, pp.82-88.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289055
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 86-88
رقم السجل
BIM-289055
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)