Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Neural Networks in Crashworthiness Analysis of Thin-Walled Profile with Foam Filling

Tytuł:
Neural Networks in Crashworthiness Analysis of Thin-Walled Profile with Foam Filling
Autorzy:
Rogala, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/103402.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
energy dissipation
thin-walled structure
aluminium foam
energy absorption
rozpraszanie energii
konstrukcja cienkościenna
pianka aluminiowa
pochłanianie energii
Źródło:
Advances in Science and Technology. Research Journal; 2020, 14, 3; 93-99
2299-8624
Język:
angielski
Prawa:
CC BY: Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
This article presents the numerical tests of thin-walled compressed columns with a square cross-section. The crush efficiency indicators were determined using the finite element method (Abaqus) and neural networks of MLP. The models had a constant circular trigger, with a diameter of 32 mm. During dynamic analysis, the samples were loaded with 1700 J. The numerical models were filled with aluminum foam from 40 mm to 180 mm every 20 mm. The study presents the conclusions for the thin-walled models with crushable foam.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies