Prediction of fatigue life of fiber glass reinforced composite (FGRC) using artificial neural Network
المؤلفون المشاركون
Muhammad, Abd Allah Jarrah
Abd al-Razzaq, Nazhat Said
Abd al-Latif, Mustafa Sami
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 35، العدد 4A (30 إبريل/نيسان 2017)، ص ص. 327-339، 13ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-04-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الملخص EN
The present work studies the mechanical properties of composite materials, experimentally and analytically, that are fabricated by stacking 4-layers of fiberglass reinforced with polyester resin.
This plies are tested under dynamic load (fatigue test) in fully reversible tension-compression (R=-1) to estimate the fatigue life of the composite where fatigue performance of fiberglass reinforced composed is an increasingly important consideration especially when designing wind turbine blades.
In order to predict fatigue life (Number of cycles to failure), conventional analytical techniques are used in the present work.
In addition, Artificial Neural Network (ANN) is a reliable and accurate technique that is used for predicting fatigue life.
The used networks are; Feed Forward Neural Network (FFNN), Generalized Regression Neural Network (GRNN) and Radial Bases Function Neural Network (RBFNN).
Based on the comparison of the results, it is found that the ANN techniques are better than conventional methods for prediction.
The results shows that (RBNN2), where stress load and angle of orientation are input to the network and number of cycles to failure as output, is an efficient tool for prediction and optimization the fatigue life of fiberglass reinforced composite.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abd al-Latif, Mustafa Sami& Abd al-Razzaq, Nazhat Said& Muhammad, Abd Allah Jarrah. 2017. Prediction of fatigue life of fiber glass reinforced composite (FGRC) using artificial neural Network. Engineering and Technology Journal،Vol. 35, no. 4A, pp.327-339.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-795453
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abd al-Razzaq, Nazhat Said…[et al.]. Prediction of fatigue life of fiber glass reinforced composite (FGRC) using artificial neural Network. Engineering and Technology Journal Vol. 35, no. 4A (2017), pp.327-339.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-795453
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abd al-Latif, Mustafa Sami& Abd al-Razzaq, Nazhat Said& Muhammad, Abd Allah Jarrah. Prediction of fatigue life of fiber glass reinforced composite (FGRC) using artificial neural Network. Engineering and Technology Journal. 2017. Vol. 35, no. 4A, pp.327-339.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-795453
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 337-339
رقم السجل
BIM-795453
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