Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Le, Tien-Thinh" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Analysis of elastic deformation of amorphous polyethylene in uniaxial tensile test by using molecular dynamics simulation
Sprężyste odkształcenie amorficznego polietylenu w osiowosymetrycznej próbie rozciągania z zastosowaniem symulacji metodą dynamiki molekularnej
Autorzy:
Le, Tien-Thinh
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29520276.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
uniaxial tension
molecular dynamics simulation
amorphous polyethylene
elasticity
symulacja dynamiki molekularnej
elastyczność
Opis:
In this paper, the linear elastic response to uniaxial tension of amorphous polyethylene was investigated by using Molecular Dynamics (MD) simulation. The polymeric system was initiated using a Monte Carlo-based technique and then equilibrated by a relaxation sequence at temperature of 100 K under a NPT control. Uniaxial tension test was carried out by modifying the corresponding component of the pressure tensor, with a loading rate of 0.5 bar/ps. The results showed that at 100 K (which is smaller than the glass transition temperature), the amorphous polymeric material exhibited a linear elastic response to uniaxial tension. The obtained Young’s modulus and Poisson’s ratio were also compared with values reported in the literature. Finally, parametric studies were performed on the stress-strain curve as a function of loading axis, number of chains and number of monomer units, respectively.
W pracy przeprowadzono badania metodą dynamiki molekularnej sprężystej odpowiedzi amorficznego polietylenu w osiowosymetrycznej próbie rozciągania. System polimetryczny został zainicjowany metodą Monte Carlo a następnie zrównoważony poprzez relaksację w temperaturze 100 K ze sterowaniem NPT. Próby rozciągania przeprowadzono poprzez zmodyfikowanie odpowiedniej składowej tensora naprężeń, przyjmując prędkość obciążania 0.5 bar/ps. Wyniki wykazały, że w temperaturze 100 K (która jest niższa od temperatury zeszklenia), amorficzny polimer wykazuje liniową sprężystość w próbie rozciągania. Wyznaczone wartości modułu Younga i współczynnika Poissona zostały porównane z danymi literaturowymi. Wreszcie przeprowadzono parametryczną ocenę krzywych naprężenieodkształcenie w zależności od kierunku obciążenia, liczby łańcuchów oraz liczby jednostek monomeru.
Źródło:
Computer Methods in Materials Science; 2020, 20, 2; 38-44
2720-4081
2720-3948
Pojawia się w:
Computer Methods in Materials Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A hybridization of machine learning and NSGA-II for multi-objective optimization of surface roughness and cutting force in AISI 4340 alloy steel turning
Autorzy:
Nguyen, Anh-Tu
Nguyen, Van-Hai
Le, Tien-Thinh
Nguyen, Nhu-Tung
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2200263.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych
Tematy:
multi-objective optimisation
machine learning
AISI 4340
NSGA-II
ANN
Opis:
This work focuses on optimizing process parameters in turning AISI 4340 alloy steel. A hybridization of Machine Learning (ML) algorithms and a Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) is applied to find the Pareto solution. The objective functions are a simultaneous minimum of average surface roughness (Ra) and cutting force under the cutting parameter constraints of cutting speed, feed rate, depth of cut, and tool nose radius in a range of 50–375 m/min, 0.02–0.25 mm/rev, 0.1–1.5 mm, and 0.4–0.8 mm, respectively. The present study uses five ML models – namely SVR, CAT, RFR, GBR, and ANN – to predict Ra and cutting force. Results indicate that ANN offers the best predictive performance in respect of all accuracy metrics: root-mean-squared-error (RMSE), mean-absolute-error (MAE), and coefficient of determination (R2). In addition, a hybridization of NSGA-II and ANN is implemented to find the optimal solutions for machining parameters, which lie on the Pareto front. The results of this multi-objective optimization indicate that Ra lies in a range between 1.032 and 1.048 μm, and cutting force was found to range between 7.981 and 8.277 kgf for the five selected Pareto solutions. In the set of non-dominated keys, none of the individual solutions is superior to any of the others, so it is the manufacturer's decision which dataset to select. Results summarize the value range in the Pareto solutions generated by NSGA-II: cutting speeds between 72.92 and 75.11 m/min, a feed rate of 0.02 mm/rev, a depth of cut between 0.62 and 0.79 mm, and a tool nose radius of 0.4 mm, are recommended. Following that, experimental validations were finally conducted to verify the optimization procedure.
Źródło:
Journal of Machine Engineering; 2023, 23, 1; 133--153
1895-7595
2391-8071
Pojawia się w:
Journal of Machine Engineering
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