Quasi-Non-Destructive Evaluation of Yield Strength Using Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Sehgal, D. K.
Pandey, R. K.
Partheepan, Ganesan
المصدر
Advances in Artificial Neural Systems
العدد
المجلد 2011، العدد 2011 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-06-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The objective of this paper is to delineate a method for determining the yield strength of a material in a virtually nondestructive manner.
Conventional test methods for predicting the yield strength require the removal of large material samples from the in-service component, which is impractical.
In this paper, the power of neural networks in predicting the yield strength from the data obtained by conducting tension test on newly developed dumb-bell-shaped miniature specimen is demonstrated using the self-organizing capabilities of the ANN.
The input to the neural network is the breakaway load obtained from the miniature test, and the output obtained from the model is yield strength value.
The value of the yield strength estimated by neural network is found to be in good agreement (<5% error) with that of the actual value from the standard test.
The neural network models are convenient and powerful tools for practical applications in solving various problems in engineering.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Partheepan, Ganesan& Sehgal, D. K.& Pandey, R. K.. 2011. Quasi-Non-Destructive Evaluation of Yield Strength Using Neural Networks. Advances in Artificial Neural Systems،Vol. 2011, no. 2011, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-484648
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Partheepan, Ganesan…[et al.]. Quasi-Non-Destructive Evaluation of Yield Strength Using Neural Networks. Advances in Artificial Neural Systems No. 2011 (2011), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-484648
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Partheepan, Ganesan& Sehgal, D. K.& Pandey, R. K.. Quasi-Non-Destructive Evaluation of Yield Strength Using Neural Networks. Advances in Artificial Neural Systems. 2011. Vol. 2011, no. 2011, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-484648
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-484648
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