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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.8
- 수록면
- 227 - 235 (9page)
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The flow stresses have been identified prior to a numerical simulation for predicting a deformation of materials using the experimental or analytical analysis. Recently, the flow stress models considering the temperature effect have been developed to reduce the number of experiments. Artificial neural network can provide a simple procedure for solving a problem from the analytical models. The objective of this paper is the prediction of flow stress on the fiber metal laminate using the artificial neural network. First, the training data were obtained by conducting the uniaxial tensile tests at the various temperature conditions. After, the artificial neural network has been trained by Levenberg-Marquardt method. The numerical results of the trained model were compared with the analytical models predicted at the previous study. It is noted that the artificial neural network can predict flow stress effectively as compared with the previously-proposed analytical models.
목차
Abstract
1. 서론
2. 온도에 따른 단축 인장시험
3. 유동응력모델링 및 비교 분석
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
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