Modeling the energy absorption characteristics of free & top-constrained frusta under axial impact loading
محل انتشار: چهارمین کنفرانس بین المللی علوم و مهندسی
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 474
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- 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:
ICESCON04_029
تاریخ نمایه سازی: 25 آذر 1395
چکیده مقاله:
In this paper, the energy absorption performance of Vertical circular cone Exposed to Dynamic axial load is studied. The cone with different numeral ratio and difficult ratio of length to thickness were tested. Moreover, these two parameters have been considered as the input parameters for the purpose of modeling the results through the Response Surface Method, Regression Tree Method and Neural Method. The experimental results show that maximum value of energy absorption is accepted in top-constrained and after that in top constrained. Also the modeling results show that the neural network method makes the best predictions. Additionally, the best value for energy absorption is 0.8809 J/g when the angle is 21 and the ratio of length to thickness is 150 mm. also this method shows that the best value for energy absorption is equal to 0.9247 J/g where the angle is 19 and the ratio of length to thickness is 272 mm.Also, compare the result obtained from Response Surface Method, Regression tree and Neural Network method show that still the results obtained from Neural Network method is much more suitable from two others method.
کلیدواژه ها:
Energy absorption-Response Surface Method-Neural Network -Regression Tree-Plastic collapse
نویسندگان
Ali Dadrasi
Technical Engineering Faculty of Islamic Azad University, Shahrood Branch
Abdolreza Alavi Gharebagh
Computer and Electrical Engineering Faculty of Islamic Azad University, Shahrood Branch
Sasan Fooladpanjeh
Master’s students in Islamic Azad University, Shahrood Branch
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 :