Wyszukiwanie:
|

|
Sortowanie:
|
|
|
Bibliografia Publikacji Pracowników PK (47530) | Inne bazy bibliograficzne (14977) Architektura i Sztuka Krakowa (2298) | Historia i Ludzie PK – baza w przygotowaniu (0) | Konferencje Krynickie - Referaty (7734) LXVI Konferencja Naukowa, 2020 (67) | LXV Konferencja Naukowa, 2019 (58) | LXIV Konferencja Naukowa, 2018 (139) | LXIII Konferencja Naukowa, 2017 (136) | LXII Konferencja Naukowa, 2016 (150) | LXI Konferencja Naukowa, 2015 (145) | LX Konferencja Naukowa, 2014 (190) | LIX Konferencja Naukowa, 2013 (110) | LVIII Konferencja Naukowa, 2012 (168) | LVII Konferencja Naukowa, 2011 (111) | LVI Konferencja Naukowa, 2010 (130) | LV Konferencja Naukowa, 2009 (108) | LIV Konferencja Naukowa, 2008 (161) | LIII Konferencja Naukowa, 2007 (161) | LII Konferencja Naukowa, 2006 (123) | LI Konferencja Naukowa, 2005 (113) | L Konferencja Naukowa, 2004 (165) | XLIX Konferencja Naukowa, 2003 (125) | XLVIII Konferencja Naukowa, 2002 (137) | XLVII Konferencja Naukowa, 2001 (154) | XLVI Konferencja Naukowa, 2000 (140) | XLV Konferencja Naukowa, 1999 (161) | XLIV Konferencja Naukowa, 1998 (140) | XLIII Konferencja Naukowa, 1997 (153) | XLII Konferencja Naukowa, 1996 (164) | XLI Konferencja Naukowa, 1995 (173) | XL Konferencja Naukowa, 1994 (151) | XXXIX Konferencja Naukowa, 1993 (148) | XXXVIII Konferencja Naukowa, 1992 (117) | XXXVII Konferencja Naukowa, 1991 (125) | XXXVI Konferencja Naukowa, 1990 (109) | XXXV Konferencja Naukowa, 1989 (150) | XXXIV Konferencja Naukowa, 1988 (177) | XXXIII Konferencja Naukowa, 1987 (195) | XXXII Konferencja Naukowa, 1986 (190) | XXXI Konferencja Naukowa, 1985 (180) | XXX Konferencja Naukowa, 1984 (143) | XXIX Konferencja Naukowa, 1983 (141) | XXVIII Konferencja Naukowa, 1982 (120) | XXVII Konferencja Naukowa, 1981 (160) | XXVI Konferencja Naukowa, 1980 (169) | XXV Konferencja Naukowa, 1979 (177) | XXIV Konferencja Naukowa, 1978 (143) | XXIII Konferencja Naukowa, 1977 (120) | XXII Konferencja Naukowa, 1976 (143) | XXI Konferencja Naukowa, 1975 (132) | XX Konferencja Naukowa, 1974 (151) | XIX Konferencja Naukowa, 1973 (131) | XVIII Konferencja Naukowa, 1972 (112) | XVII Konferencja Naukowa, 1971 (120) | XVI Konferencja Naukowa, 1970 (116) | XV Konferencja Naukowa, 1969 (75) | XIV Konferencja Naukowa, 1968 (114) | XIII Konferencja Naukowa, 1967 (100) | XII Konferencja Naukowa, 1966 (106) | XI Konferencja Naukowa, 1965 (81) |
| Niepublikowane prace naukowe pracowników PK (1994-2012) (4941) |
|
Jednostki PK
Opcje
|
Seria/Czasopismo | | Materials | Numeracja | | Vol. 15, Iss. 3, Spec. Iss. | Data wydania | | 2022 | Numer specjalny | | tak | Język | | angielski | Typ nośnika | | online | Zakres stron | | [1-43] | Liczba stron | | 43 | Oznaczenia ref./art. | | 1262 | Oznaczenie ilustracji | | fot., rys., tab., wykr. | Bibliografia (na str.) | | 40-43 | Bibliografia (liczba pozycji) | | 95 | Oznaczenie streszczenia | | Abstr. | ISSN | | 1996-1944 | Uwagi | | Special Issue: Computational and Experimental Mechanics of Engineering Materials and Structures | Charakter pracy | | publikacja naukowa | Publikacja recenzowana | | tak | Rodzaj publikacji | | oryginalny artykuł naukowy (original article) | DOI | | 10.3390/ma15031262 | Opis bibliograficzny | | Specifications for modelling of the phenomenon of compression of closed-cell aluminium foams with neural networks / Anna M. Stręk, Marek Dudzik, Tomasz Machniewicz // Materials [Dokument elektroniczny]. ... więcejSpecifications for modelling of the phenomenon of compression of closed-cell aluminium foams with neural networks / Anna M. Stręk, Marek Dudzik, Tomasz Machniewicz // Materials [Dokument elektroniczny]. – 2022, Vol. 15, Iss. 3, Spec. Iss., 43 s. : fot., rys., tab., wykr. – Tryb dostępu: https://www.mdpi.com/1996-1944/15/3/1262. – Oznaczenie ref./art.: 1262. – Bibliogr. 95 poz., Abstr. – Special Issue: Computational and Experimental Mechanics of Engineering Materials and Structures. – doi: 10.3390/ma15031262. – ISSN 1996-1944 |
Słowa kluczowe | | artificial neural network design, two-layered feedforward network, compressive behaviour, aluminium foam | Abstrakt | | The article presents a novel application of the most up-to-date computational approach, i.e., artificial intelligence, to the problem of the compression of closed-cell aluminium. The objective of the research ... więcejThe article presents a novel application of the most up-to-date computational approach, i.e., artificial intelligence, to the problem of the compression of closed-cell aluminium. The objective of the research was to investigate whether the phenomenon can be described by neural networks and to determine the details of the network architecture so that the assumed criteria of accuracy, ability to prognose and repeatability would be complied. The methodology consisted of the following stages: experimental compression of foam specimens, choice of machine learning parameters, implementation of an algorithm for building different structures of artificial neural networks (ANNs), a two-step verification of the quality of built models and finally the choice of the most appropriate ones. The studied ANNs were two-layer feedforward networks with varying neuron numbers in the hidden layer. The following measures of evaluation were assumed: mean square error (MSE), sum of absolute errors (SAE) and mean absolute relative error (MARE). Obtained results show that networks trained with the assumed learning parameters which had 4 to 11 neurons in the hidden layer were appropriate for modelling and prognosing the compression of closed-cell aluminium in the assumed domains; however, they fulfilled accuracy and repeatability conditions differently. The network with six neurons in the hidden layer provided the best accuracy of prognosis at MARE ≤ 2.7% but little robustness. On the other hand, the structure with a complexity of 11 neurons gave a similar high-quality of prognosis at MARE ≤ 3.0% but with a much better robustness indication (80%). The results also allowed the determination of the minimum threshold of the accuracy of prognosis: MARE ≥ 1.66%. In conclusion, the research shows that the phenomenon of the compression of aluminium foam is able to be described by neural networks within the frames of made assumptions and allowed for the determination of detailed specifications of structure and learning parameters for building models with good-quality accuracy and robustness. |
Lista MNiSW/MEiN | | tak | Punktacja czasopisma | | 140 | Impact Factor | | 3.623 | Dyscyplina | | inżynieria lądowa i transport |
Publikacja w Open Access (OA) | | tak |
Link do publikacji | | przejdź | Kolekcja | | |
|