برآورد استحکام فشاری ماسه ریخته گری در مقادیر گوناگون رطوبت با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
نویسندگان
چکیده مقاله:
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 است و روش پژوهش بر مبنای استفاده از مدل های شبکه عصبی بمنظور برآورد استحکام در درصدهای رطوبت دیگر می باشد. مقایسه نتایج بدست آمده از مدل با نتایج آزمایش های عملی جدید نشان می دهند که با استفاده از شبکه عصبی میتوان با دقت بالایی استحکام فشاری ماسه را پیش از استفاده برای قالب گیری تا میزان خطای کمتر از 1% تخمین زد.
منابع مشابه
تخمین استحکام فشاری ماسه ریختهگری در مقادیر مختلف رطوبت با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
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 ن...
متن کاملتخمین استحکام فشاری ماسه ریختهگری در مقادیر مختلف رطوبت با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
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 ن...
متن کاملتقریب 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...
متن کاملبرآورد دمای روزانه خاک با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
دمای خاک یکی از متغیرهای مهم در مطالعات هیدرولوژی، هواشناسی، کشاورزی و اقلیمشناسی است که اندازهگیری و برآورد آن ضروری است. با توجه به اینکه دمای خاک فقط در ایستگاههای سینوپتیک کشور اندازهگیری میشود، کمبود آن در نقاط فاقد ایستگاه از چالشهای بزرگ در بسیاری از مطالعات مرتبط با کشاورزی است. در این پژوهش، با استفاده از پارامترهای هواشناسی ایستگاه سینوپتیک شیراز در یک دوره 9 ساله (2008-2000) ب...
متن کاملتقریب مقادیر ویژه ورق با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
هدف از این مقاله، تعیین فرکانس زاویه ای طبیعی ورقها با توجه به شرایط مختلف تکیه گاهی به کمک شبکه عصبی مصنوعی است. یکی از مشهورترین روشهای آموزش شبکه عصبی، استفاده از الگوریتم انتشار برگشتی است. این الگوریتم برای آموزش شبکه های 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 می شود. در این...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 4 شماره شماره 13
صفحات 47- 56
تاریخ انتشار 2013-09-23
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023