Prediction of Tensile Strength of Friction Stir Welded Al-۵۰۸۳ by UsingArtificial Neural Network
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 106
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
INCWI23_080
تاریخ نمایه سازی: 16 اسفند 1401
چکیده مقاله:
In this research, the optimization of friction stir welding (FSW) of Al۵۰۸۳ alloy wasinvestigated using artificial neural network (ANN). For this purpose, parameters such asrotation speed and tool advance speed were selected as neural network input and tensilestrength as output of neural network. The microstructural and mechanical studies of thecreated joint showed that the high traverse speed of the tool leads to the undesiredshaking of the central area of the joint and pitting of the joint due to the lack of propermaterial flow to the back ofthe tool. A very low traverse tool advance speed also leads todifferences in the structure and properties of the central area of the joint and the adjacentareas of joint loss of the joint properties. Similarly, the maximum strength was obtainedat the optimal rotation speed of the tool. The investigations showed that the neuralnetwork has a high capability in predicting the strength of the established connection andthe multi-layered perceptron neural network with three intermediate layers with a valueof MSE equal to ۰.۰۳۳ and correlation coefficient of ۰.۹۴ has a favorable ability of andhigh accuracy for estimation oftensile strength ofFSW bonded Al۵۰۸۳.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M Mosallaee Pour
Associate professor, Material Science group, Engineering Faculty, Yazd University, Yazd, Iran
G Azizi
M.S Student, Material Science group, Engineering Faculty, Yazd University, Yazd, Iran
A Hossein-morshedy
Associate professor, Department of Mining and Metallurgical Engineering, Yazd University, Yazd, Iran,