![](/images/graphics-bg.png)
Sensitivity Analysis of the Artificial Neural Network Outputs in Friction Stir Lap Joining of Aluminum to Brass
المؤلفون المشاركون
Akbari, Mostafa
Shojaeefard, Mohammad Hasan
Farhani, Foad
Tahani, Mojtaba
المصدر
Advances in Materials Science and Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-03-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات
الملخص EN
Al-Mg and CuZn34 alloys were lap joined using friction stir welding while the aluminum alloy sheet was placed on the CuZn34.
In addition, the mechanical properties of each sample were characterized using shear tests.
Scanning electron microscopy (SEM) and X-ray diffraction analysis were used to probe chemical compositions.
An artificial neural network model was developed to simulate the correlation between the Friction Stir Lap Welding (FSLW) parameters and mechanical properties.
Subsequently, a sensitivity analysis was performed to investigate the effect of each input parameter on the output in terms of magnitude and direction.
Four methods, namely, the “PaD” method, the “Weights” method, the “Profile” method, and the “backward stepwise” method, which can give the relative contribution and/or the contribution profile of the input factors, were compared.
The PaD method, giving the most complete results, was found to be the most useful, followed by the Profile method that gave the contribution profile of the input variables.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shojaeefard, Mohammad Hasan& Akbari, Mostafa& Tahani, Mojtaba& Farhani, Foad. 2013. Sensitivity Analysis of the Artificial Neural Network Outputs in Friction Stir Lap Joining of Aluminum to Brass. Advances in Materials Science and Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-481991
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shojaeefard, Mohammad Hasan…[et al.]. Sensitivity Analysis of the Artificial Neural Network Outputs in Friction Stir Lap Joining of Aluminum to Brass. Advances in Materials Science and Engineering No. 2013 (2013), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-481991
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shojaeefard, Mohammad Hasan& Akbari, Mostafa& Tahani, Mojtaba& Farhani, Foad. Sensitivity Analysis of the Artificial Neural Network Outputs in Friction Stir Lap Joining of Aluminum to Brass. Advances in Materials Science and Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-481991
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-481991
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)