Informacja

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

Wyszukujesz frazę "neural network model" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Analiza stanu naprężeń i przemieszczeń konstrukcji aluminiowej z wymienianymi elementami
The analysis of stresses and displacements in the aluminium structure with replaceable elements
Autorzy:
Potrzeszcz-Sut, B
Pabisek, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/390675.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
analiza numeryczna
model materiału Ramberga – Osgooda
sztuczna sieć neuronowa
neuronowy model materiału
numerical analysis
Ramberg-Osgood material model
artificial neural network
neural material model
Opis:
Praca dotyczy nieliniowej analizy numerycznej naprężeń i przemieszczeń węzłów kratownicowej wieży aluminiowej. Założono model materiału Ramberga – Osgooda (RO) przedstawiający potęgową zależność między odkształceniem i naprężeniem: ε(σ). W celu identyfikacji zależności odwrotnej – σ(ε), dla materiału aluminiowego, zastosowano sztuczną sieć neuronową (SSN). W związku z koniecznością wzmocnienia konstrukcji, do układu wprowadzono sprężyste elementy stalowe. Przeprowadzono analizę stanu naprężeń i ekstremalnych przemieszczeń podczas cyklicznego obciążania i odciążania układu. Wykonano dwa rodzaje globalnych odciążeń – sprężyste i sprężysto – plastyczne. Przedstawione zostały zależności między wartością parametru obciążenia konfiguracyjnego, a wychyleniem wierzchołka A wieży. Analiza została wykonana za pomocą programu hybrydowego integrującego MES i SSN.
The paper concerns the non-linear analysis of stresses and displacements in an aluminium truss tower. The Ramberg – Osgood material model was assumed. This model introduced power type relation between stresses and strains. In order to identify the inverse relation, a neural network was used. Because of the need to strengthen the tower, a number of aluminium bars was replaced by steel bars. The perfect elastic material model was assumed for the steel bars. The analysis of stresses and extreme displacements was performed during the cyclic loading and unloading of the system. Two global unloading processes were considered: elastic and elastic-plastic processes. The relationship between the load factor and deflection of the top of the tower is shown. Analysis was performed using a hybrid FEM/ANN program.
Źródło:
Budownictwo i Architektura; 2013, 12, 1; 275-282
1899-0665
Pojawia się w:
Budownictwo i Architektura
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hybrid MES/SSN analysis of the elastic-plastic truss under cyclic loading
Analiza hybrydowa MES/SSN sprężysto-plastycznej konstrukcji kratowej poddanej obciążeniu cyklicznemu
Autorzy:
Potrzeszcz-Sut, B
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/402477.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Świętokrzyska w Kielcach. Wydawnictwo PŚw
Tematy:
nonlinear numerical analysis
inverse problem
Ramberg-Osgood material model
artificial neural network
neural material model
nieliniowa analiza numeryczna
problem odwrotny
model materiału Ramberg-Osgood
sztuczne sieci neuronowe
neuronowy model materiału
Opis:
The paper presents the application of a hybrid program that integrates finite element method (FEM) and artificial neural network (ANN) for nonlinear analysis of plane truss. ANN, used for the solving the inverse problem has been formulated in ‘off line’ mode. Learning and testing of ANN were carried out using pseudo empirical data. The network formed thereby constitutes the neural material model (NMM), describes the Ramberg-Osgood nonlinear physical relationship. NMM makes it possible to determine the stress and tangential module during cyclic loading of the structure. Numerical tests indicate that the developed FEM/ANN program may be applied to analyse other boundary problems in the uniaxial stress state.
Źródło:
Structure and Environment; 2014, 6, 4; 12-16
2081-1500
Pojawia się w:
Structure and Environment
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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