메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김민기 (한국생산기술연구원) 임성식 (한국생산기술연구원) 김용배 (한국생산기술연구원)
저널정보
한국소성·가공학회 소성·가공 소성가공 제33권 제2호(통권 제210호)
발행연도
2024.4
수록면
96 - 102 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
This study addresses evaluation of performance of hardening model for a titanium alloy (Ti6Al4V) based on the artificial neural network (ANN) regarding the strain rate and the temperature. Uniaxial compression tests were carried out at different strain rates from 0.001 /s to 10 /s and temperatures from 575 ℃ To 975 ℃. Using the experimental data, ANN models were trained and tested with different hyperparameters, such as size of hidden layer and optimizer. The input features were determined with the equivalent plastic strain, strain rate, and temperature while the output value was set to the equivalent stress. When the number of data is sufficient with a smooth tendency, both the Bayesian regulation (BR) and the Levenberg-Marquardt (LM) show good performance to predict the flow behavior. However, only BR algorithm shows a predictability when the number of data is insufficient. Furthermore, a proper size of the hidden layer must be confirmed to describe the behavior with the limited number of the data.

목차

Abstract
1. 서론
2. 티타늄 합금 물성 시험
3. 인공신경망 기반 경화모델 구성
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0