تخمین استحکام فشاری ماسه ریخته‌گری در مقادیر مختلف رطوبت با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

Authors

  • غلامرضا مرامی کارشناس ارشد مهندسی مکاترونیک، دانشگاه تبریز
  • کمال جهانی استادیار، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تبریز
Abstract:

کیفیت قطعات ریخته‌گری درقالب‌گیری ماسه به‌طور چشم‌گیری به خواص ماسه‌ی مورد استفاده از قبیل استحکام فشاری، نفوذپذیری، سختی قالب و... بستگی دارد که این خواص نیز به پارامترهایی مانند رطوبت، اندازه و شکل دانه ماسه، میزان چسب و... بستگی دارند. در این مقاله، از شبکه عصبی مصنوعی برای بررسی تاثیر میزان رطوبت در استحکام فشاری ماسه استفاده شده است. آزمایش‌های عملی متعددی برای به‌دست آوردن داده‌های مورد نیاز برای مدل‌سازی صورت گرفته است. مخلوط‌های مختلف ماسه با درصدهای متفاوت رطوبت آماده شده و میزان استحکام فشاری ماسه برای هر کدام از آن‌ها تعیین شد. سپس مدل‌های شبکه عصبی با استفاده از نتایج آزمایش‌ها آموزش و تست شد. نتایج حاصل از شبکه با نتایج آزمایش‌های عملی جدید مورد مقایسه قرار گرفتند که نشان می‌دهند با استفاده از شبکه عصبی با دقت خوبی می‌توان استحکام فشاری ماسه را قبل از استفاده برای قالب‌گیری تخمین زد.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

برآورد استحکام فشاری ماسه ریخته گری در مقادیر گوناگون رطوبت با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

کیفیت قطعات ریخته گری در قالب گیری ماسه به گونه‌ای چشم گیر به خواص ماسه مورد استفاده از قبیل استحکام فشاری، نفوذپذیری، سختی قالب و... بستگی دارد که این خواص نیز به پارامترهایی مانند رطوبت، اندازه و شکل دانه ماسه، میزان چسب و... بستگی دارند. در این مقاله، تعداد 84 آزمایش عملی برای بدست آوردن داده های مورد نیاز برای شبیه سازی که همان استحکام فشاری ماسه در درصد رطوبت های معین بودند، انجام گرفته اس...

full text

برآورد استحکام فشاری ماسه ریخته گری در مقادیر گوناگون رطوبت با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

کیفیت قطعات ریخته گری در قالب گیری ماسه به گونه ای چشم گیر به خواص ماسه مورد استفاده از قبیل استحکام فشاری، نفوذپذیری، سختی قالب و... بستگی دارد که این خواص نیز به پارامترهایی مانند رطوبت، اندازه و شکل دانه ماسه، میزان چسب و... بستگی دارند. در این مقاله، تعداد 84 آزمایش عملی برای بدست آوردن داده های مورد نیاز برای شبیه سازی که همان استحکام فشاری ماسه در درصد رطوبت های معین بودند، انجام گرفته اس...

full text

تقریب مقادیر ویژه ورق با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

هدف از این مقاله، تعیین فرکانس زاویه‌ای طبیعی ورق‏ها با توجه به شرایط مختلف تکیه‌گاهی به کمک شبکه عصبی مصنوعی است. یکی از مشهورترین روش‏های آموزش شبکه عصبی، استفاده از الگوریتم انتشار برگشتی است. این الگوریتم برای آموزش شبکه‌های چند لایه قابل کاربرد است. الگوریتم انتشار برگشتی بر مبنای کاهش گرادیان بوده و در آن شیب خطا به تدریج کم شده و وزن‏های شبکه برای رسیدن به حداقل خطا، تعدیل می‌شود. در این...

full text

تخمین انرژی شکست بتن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

بتن یکی از رایج‏ترین مصالح صنعتی و ساختمانی است که به دلیل اقتصادی بودن اهمیت روز افزونی پیدا می‏کند. در سال‏های اخیر با بهره‏گیری از روش‏های مختلف آزمایشگاهی، پارامتر‏های شکست مواد سیمانی مانند بتن مورد بررسی قرار گرفته است؛ نقش این پارامتر‏ها در طراحی سازه‏های سطحی و زیر‏سطحی از اهمیت ویژه‏ای برخوردار است. در این مقاله مدل شکست بر ‏اساس شبکه عصبی برای تخمین پارامترشکست بتن  GF(انرژی مخصوص شکس...

full text

تخمین سختی برشی شکست ( ) با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

    در سال‌های اخیر با بهره‌گیری از روش‌های مختلف آزمایشگاهی، چگونگی مد برشی شکست با استفاده از نمونه‌های سنگی مورد بررسی قرار گرفته است. اغلب گسیختگی‌های رخ داده در طبیعت در اثر عملکرد نیروهای کششی و برشی در توده سنگ می‌باشد. تعیین دقیق سختی برشی شکست برای درک و تحلیل رفتار گسیختگی‌ها در حفریات سطحی و زیرزمینی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار می‌باشد. بررسی جامع دستاوردهای علمی‌در خصوص تعیین سختی برش...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 1  issue 4

pages  39- 48

publication date 1389-11-01

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023