Prediction of yield strength of low medium crmo ferritic steels using artificial neural networks
المؤلفون المشاركون
Husayn, R. M.
Hammadi, N. J.
Rishaq, Q. A.
المصدر
The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering
العدد
المجلد 11، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 649-662، 14ص.
الناشر
تاريخ النشر
2011-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص AR
تم تحليل مقاومة الخضوع للصلب الفرايتي الواطئ و المتوسط Cr-Mo من خلال اقتراح موديل مناسب من الشبكات العصبية الصناعية.
تم دراسة التأثيرات النوعية و الكمية للتركيب الكيميائي و المعاملة الحرارية و درجة حرارة الاختبار على مقاومة الخضوع باستخدام مجموعة بيانات مأخوذة من نشرات ASTM.
تم الحصول على النموذج المقترح بتطبيق طريقة المعدل لأفضل ثلاث موديلات.
إن أفضل موديل من بين هذه الثلاثة كان يتكون من 24 عقدة في الطبقة الأولى (المتغيرات) و 23 عقدة في الطبقة المخفية و عقدة واحدة للهدف المطلوب و هو مقاومة الخضوع في الطبقة الأخيرة .
لوحظ بان متغيرات المعاملة الحرارية ذات تأثير اكبر على مقاومة الخضوع مقارنة مع المتغيرات الأخرى و بالأخص متغير درجة حرارة معاملة التطبيع حيث تم الحصول على معدل تأثير بمقدار % 15.
الملخص EN
The yield strength of Low/Medium Cr- Mo ferritic steels has been analyzed by a well selected artificial neural networks (ANN) model using data sets obtained from ASTM publications.
The qualitative and quantitative effects of chemical composition, heat treatment and test temperature have been studied.
The proposed ANN model was obtained by applying averaging process to the first best three models.
The first one consists of 24 input nodes (the input variables), 23 hidden nodes and the output node which is the target for the required yield strength.
Among the previous variables, it was found that the heat treatment ones have the greatest contribution to the yield strength especially the tempering one i.e.
the average contribution of about 15% was obtained.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Husayn, R. M.& Hammadi, N. J.& Rishaq, Q. A.. 2011. Prediction of yield strength of low medium crmo ferritic steels using artificial neural networks. The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering،Vol. 11, no. 4, pp.649-662.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-321132
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Husayn, R. M.…[et al.]. Prediction of yield strength of low medium crmo ferritic steels using artificial neural networks. The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering Vol. 11, no. 4 (2011), pp.649-662.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-321132
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Husayn, R. M.& Hammadi, N. J.& Rishaq, Q. A.. Prediction of yield strength of low medium crmo ferritic steels using artificial neural networks. The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering. 2011. Vol. 11, no. 4, pp.649-662.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-321132
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendix : p. 661-662
رقم السجل
BIM-321132
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