Počet záznamů: 1
Prediction of fracture toughness temperature dependence applying neural network
- 1.
SYSNO ASEP 0366644 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Ostatní články Název Prediction of fracture toughness temperature dependence applying neural network Tvůrce(i) Dlouhý, Ivo (UFM-A) RID, ORCID
Hadraba, Hynek (UFM-A) RID, ORCID
Chlup, Zdeněk (UFM-A) RID, ORCID
Šmída, T. (SK)Zdroj.dok. Structural Integrity and Life - ISSN 1451-3749
Roč. 11, č. 1 (2011), s. 9-14Poč.str. 6 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. RS - Srbsko Klíč. slova brittle to ductile transition ; fracture toughness ; artificial neural network ; steels Vědní obor RIV JL - Únava materiálu a lomová mechanika CEP GAP108/10/0466 GA ČR - Grantová agentura ČR CEZ AV0Z20410507 - UFM-A (2005-2011) Anotace Reference temperature localizing the fracture toughness temperature diagram on temperature axis is predicted based on tensile test data. The regularization neural network is developed to solve the correlation of these properties. Three-point bend specimens were applied to determine fracture toughness. The fracture toughness transition dependence is quantified by means of master curve concept enabling to represent it by using one parameter, i.e. reference temperature. Tensile samples with circumferential notch are also examined. In total 29 data sets from low-alloy steels are applied for the analysis. A good correlation of predicted and experimentally determined values of reference temperature is found. Pracoviště Ústav fyziky materiálu Kontakt Yvonna Šrámková, sramkova@ipm.cz, Tel.: 532 290 485 Rok sběru 2012
Počet záznamů: 1