A model for the prediction of fracture toughness using neural network
العناوين الأخرى
نموذج لتنبؤ متانة الكسر باستخدام الشبكة العصبية
المؤلفون المشاركون
Abd al-Wahhab, Talal Abd al-Jabbar
Abd al-Baqi, Asil
Bhadeshia, Harry
al-Fattal, Zafir Sadiq
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 30، العدد 5 (31 يناير/كانون الثاني 2012)، ص ص. 868-885، 18ص.
الناشر
تاريخ النشر
2012-01-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
يهدف هذا البحث الى التوصل الى نماذج كمية للتنبؤ بالخواص الميكانيكية (متانة الكسر) باستخدام بيانات عملية تم جمعها من بحوث سابقة، و اعتماد طريقة حسابية رصينة تعرف بالشبكة العصبية .ان استحداث نموذج عام يتطلب في الحقيقة بيانات متوفرة و معروفة بعلم المعادن و تصلح النماذج المقترحة للصلب المارتنسيتي و الصلب البينايتي العادي، إضافة الى الصنف الحديث من الصلب البينايتي الفائق الجودة و الذي يعتبر مناسبا لكثير من التطبيقات الهندسية كدروع المركبات العسكرية.
تم اقتراح نموذج خاص بمتانة الكسر بالاعتماد على التركيب الكيماوي و المعاملة الحرارية و الخواص الميكانيكية في بنائه و كانت تنبؤات النموذج المحسن مقبولة عامة و لكن مدى تذبذب النتائج كان كبيرا.
لتحسين تنبؤات هذا النموذج يجب تجميع بيانات جديدة خاصة بالصلب البيانايتي الفائق الجودة عندما تصبح متوفرة.
الملخص EN
The purpose of this research programme is to develop quantitative models for the prediction of mechanical properties (fracture toughness) using experimental data collected from the literature, together with a powerful computational technique known as neural network.
Creating a truly general model requires a combination of available data and metallurgical knowledge.
This model is proposed for martensitic and ordinary bainitic steels in addition to the more recent class of non-structural super-bainitic steels.
Super-bainitic steels are attractive for many applications such as armour.
The model of fracture toughness, based on chemical composition, heat treatment an d mechanical properties is proposed.
The predictions of fracture toughness are generally acceptable but the uncertainties are high and more input data need to be collected for super-bainitic steels when available in the future to improve the predictions of this model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abd al-Baqi, Asil& al-Fattal, Zafir Sadiq& Bhadeshia, Harry& Abd al-Wahhab, Talal Abd al-Jabbar. 2012. A model for the prediction of fracture toughness using neural network. Engineering and Technology Journal،Vol. 30, no. 5, pp.868-885.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-297113
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abd al-Baqi, Asil…[et al.]. A model for the prediction of fracture toughness using neural network. Engineering and Technology Journal Vol. 30, no. 5 (2012), pp.868-885.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-297113
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abd al-Baqi, Asil& al-Fattal, Zafir Sadiq& Bhadeshia, Harry& Abd al-Wahhab, Talal Abd al-Jabbar. A model for the prediction of fracture toughness using neural network. Engineering and Technology Journal. 2012. Vol. 30, no. 5, pp.868-885.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-297113
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 884-885
رقم السجل
BIM-297113
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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