Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Neural networks for predicting the temperature-dependent viscoelastic response of PEEK under constant stress rate loading
ID
Aulova, Alexandra
(
Avtor
),
ID
Oseli, Alen
(
Avtor
),
ID
Bek, Marko
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(4,69 MB)
MD5: 3FB6955F6B59992BCCD48D4405F3FB66
URL - Izvorni URL, za dostop obiščite
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0142941821001835
Galerija slik
Izvleček
High-performance polymer composites are used in demanding applications in civil and aerospace engineering. Often, structures made from such composites are monitored using structural health monitoring systems. This investigation aims to use a multilayer perceptron neural network to model polymer response to a non-standard excitation under different temperature conditions. Model could be implemented into health monitoring systems. Specifically, the neural network was used to model PEEK material's creep behavior under constant shear stress rate excitation at different temperatures. Optimal neural network topology, the effect of the amount of training data and its distribution in a temperature range on prediction quality were investigated. The results showed that based on the proposed optimization criterion, a properly trained neural network can predict polymeric material behavior within the experimental error. The neural network also enabled good prediction at temperatures where stress-strain behavior was not experimentally determined.
Jezik:
Angleški jezik
Ključne besede:
PEEK
,
temperature
,
neural network
,
multilayer perceptron
,
constant stress rate
,
prediction
,
modeling
,
high-performance polymers
,
composites
Vrsta gradiva:
Članek v reviji
Tipologija:
1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:
FS - Fakulteta za strojništvo
Status publikacije:
Objavljeno
Različica publikacije:
Objavljena publikacija
Leto izida:
2021
Št. strani:
9 str.
Številčenje:
Vol. 100, art. 107233
PID:
20.500.12556/RUL-127412
UDK:
539.3:678.7:004.8(045)
ISSN pri članku:
0142-9418
DOI:
10.1016/j.polymertesting.2021.107233
COBISS.SI-ID:
65892867
Datum objave v RUL:
04.06.2021
Število ogledov:
1010
Število prenosov:
237
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Gradivo je del revije
Naslov:
Polymer testing
Skrajšan naslov:
Polym. test.
Založnik:
Elsevier
ISSN:
0142-9418
COBISS.SI-ID:
26155008
Licence
Licenca:
CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:
To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
temperatura
,
nevronska mreža
,
večslojni perceptron
,
konstantna hitrost napetosti
,
napovedovanje
,
modeliranje
,
visokozmogljivi polimeri
,
kompoziti
Projekti
Financer:
ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
Z2-1865
Naslov:
Nevronske mreže za določitev lezenja polimera pri različnih temperaturah
Financer:
ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
P2-0264
Naslov:
Trajnostni polimerni materiali in tehnologije
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Nazaj