Predicting the Defect Volume Fraction in Friction Stir Processing of AZ31 Using Genetic Algorithm

سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 740

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.

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICME12_042

تاریخ نمایه سازی: 25 شهریور 1392

چکیده مقاله:

Genetic algorithm in prediction of the defect volume fraction in Friction Stir Processing (FSP) of AZ31 magnesium alloy has been studied in the present work. Genetic algorithm is a method of prediction that reduces testing time and cost. This study employed experimental data from FSP that is a branch of Friction Stir Welding (FSW). The input parameters are defined by the rotational speed (three parameters), traverse speed (three parameters) and number of passes (four parameters). The quality of prediction has been evaluated by comparison of the real results obtained during testing and predicted ones. On comparing the experimental data, it was found out that the genetic algorithm model is capable of predicting defect volume fraction in friction stir processing technique.

نویسندگان

M Mokhtari

School of Metallurgy and Materials Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran

S. F. Kashani-Bozorg

School of Metallurgy and Materials Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran

M Sharififar

School of Metallurgy and Materials Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran

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 :
  • W.M. Thomas, E.D. Nicholas, J.C. Needham, M.G. Murch, P. Temlesmith ...
  • B.M. Darras, M.K. Khraisheh, F.K. Abu-Farha and M.A. Omar, "Friction ...
  • _ _ and Engineering A, 433, pp. 50-54, 2006. ...
  • W. Woo, H. Choo, M.B. Prime, Z. Feng and B. ...
  • _ J.C. _ formation of friction stir welded AZ31 magnesium ...
  • J.H. Hollad, "Adaptation in natural and artificial systems: ...
  • University of Michigan; 1975. ...
  • K.A. De Jong , "An analysis of the behavir of ...
  • Microfilms number: 76-9381, vol. 36(10), pp. 5140B., 1975. ...
  • J.J. Grefenstette, "Optimization of control parameters for genetic algorithms". IEEE ...
  • _ _ _ _ proceedings of the 2nd international conference ...
  • _ i _ _ and machine learning", MA: Addi son-Wesley ...
  • L.C. Dunn and T. Dobhansky, "Principles of genetics". New York: ...
  • O.E. Canyurt, H.R. Kim and K.Y Lee, "Estimation of laser ...
  • Iternational Conference on Manufacturing Engineering ICME2011, Tehran, Iran ...
  • نمایش کامل مراجع