Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
ورود |عضویت رایگان |راهنمای سایت |عضویت کتابخانه ها
عنوان
مقاله

تعیین ضریب بزرگنمایی جوش در اتصالات لوله ای به وسیله شبکه های عصبی مصنوعی

سال انتشار: 1386
کد COI مقاله: JR_JAME-26-2_003
زبان مقاله: فارسیمشاهده این مقاله: 52
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 15 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله تعیین ضریب بزرگنمایی جوش در اتصالات لوله ای به وسیله شبکه های عصبی مصنوعی

چکیده مقاله:

در اتصالات لوله ای جوشی زمانی که عمق ترک خستگی کمتر از ۲۰ درصد ضخامت جداره عضو اصلی است، رشد ترک بیش از هر چیز تحت اثر هندسه جوش در اتصال است.;#۱۰ از این رو حل اتصال T شکل و ضریب بزرگنمایی جوش (Mk) ابزار مناسبی برای محاسبه سرعت رشد ترک در این محدوده اند. در این تحقیق توانایی شبکه های عصبی مصنوعی برای تعیین Mk در اتصالات T شکل مورد آزمون قرار گرفته است. چهار شبکه از نوع پرسپترون چندلایه (MLP) طراحی و آموزش داده شده اند تا مقادیر Mk را در عمیقترین نقطه ترک و نقاط انتهایی آنها تحت تنشهای غشایی و خمشی تخمین بزنند. داده های استفاده شده برای آموزش و آزمون شبکه ها از داده های معتبر اجزای محدود استخراج شده است. مقایسه بین نتایج به دست آمده از شبکه ها و جدیدترین روابط منتشر شده برای محاسبه Mk نشان دهنده قابلیت بالای شبکه-های عصبی برای استفاده در این زمینه است.;#۱۰

کلیدواژه ها:

Tubular joint ، Offshore platforms ، Fatigue crack ، Linear elastic fracture mechanics ، Weld magnification factor ، Artificial Neural Networks ، : اتصالات لوله ای- سکوهای دریایی- ترک خستگی- مکانیک شکست الاستیک خطی- ضریب بزرگنمایی جوش- شبکه های عصبی مصنوعی

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

کد یکتای اختصاصی (COI) این مقاله در پایگاه سیویلیکا JR_JAME-26-2_003 میباشد و برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/1449681/

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
علی فتحی، و علی اکبر آقاکوچک و غلامعلی منتظر، و and Gh. A. Montazer، ،1386،تعیین ضریب بزرگنمایی جوش در اتصالات لوله ای به وسیله شبکه های عصبی مصنوعی،https://civilica.com/doc/1449681

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1386، علی فتحی، ؛ علی اکبر آقاکوچک و غلامعلی منتظر و and Gh. A. Montazer)
برای بار دوم به بعد: (1386، علی فتحی؛ علی اکبر آقاکوچک و غلامعلی منتظر و and Gh. A. Montazer)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :

  • ...

مدیریت اطلاعات پژوهشی

صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله | من نویسنده این مقاله هستم

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.

پشتیبانی