Počet záznamů: 1
Prediction of Fracture Toughness Transition from Tensile Test Parameters Applying Artificial Neural Networks
- 1.
SYSNO ASEP 0354571 Druh ASEP K - Konferenční příspěvek (lokální konf.) Zařazení RIV Stať ve sborníku Název Prediction of Fracture Toughness Transition from Tensile Test Parameters Applying Artificial Neural Networks Tvůrce(i) Dlouhý, Ivo (UFM-A) RID, ORCID
Hadraba, Hynek (UFM-A) RID, ORCID
Chlup, Zdeněk (UFM-A) RID, ORCID
Kozák, Vladislav (UFM-A) RID, ORCID
Šmida, T. (SK)Zdroj.dok. New Methods of Damage and Failure Analysis of Structural Parts. - Ostrava : VŠB - TU Ostrava, 2010 / Strnadel B. - ISBN 978-80-248-2265-5
S. 207-215Poč.str. 9 s. Akce New Methods of Damage and Failure Analysis of Structural Parts Datum konání 06.09.2010-10.09.2010 Místo konání Ostrava Země CZ - Česká republika Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. CZ - Česká republika Klíč. slova thermal ageing ; brittleness ; fracture Vědní obor RIV JL - Únava materiálu a lomová mechanika CEP GAP108/10/0466 GA ČR - Grantová agentura ČR CEZ AV0Z20410507 - UFM-A (2005-2011) UT WOS 000393446100026 Anotace Reference temperature localizing the fracture toughness temperature diagram on temperature axis was predicted based on tensile test data. Regularization artificial neural network (ANN) was adjusted to solve the interrelation of these properties. For analyses, 29 data sets from low-alloy steels were applied. The fracture toughness transition dependence was quantified by means of master curve concept enabling to represent it using one parameter - reference temperature. Different strength and deformation characteristics from standard tensile specimens and notched specimens, instrumented ball indentation test etc. have been applied. A very promising correlation of predicted and experimentally determined values of reference temperature was found. Pracoviště Ústav fyziky materiálu Kontakt Yvonna Šrámková, sramkova@ipm.cz, Tel.: 532 290 485 Rok sběru 2011
Počet záznamů: 1