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한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제7권 제6호
발행연도
1999.8
수록면
258 - 269 (12page)

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It is important to evaluate fatigue damage of in-service material in respect to assure safety and remaining fatigue life in structure and mechanical components under cyclic load. Fatigue damage is represented by mathematical modelling with crack growth rate da/dN and cycle ratio N/N_f and is detected by X-ray diffraction and ultrasonic wave method etc. But This is estimated generally by single parameter but influenced by many test conditions. The characteristics of it indicates fatigue damage has complex fracture mechanism. Therefore, in this study we propose that back-propagation neural networks on the basis of ratio of X-ray half-value breadth B/B_o, fractal dimension D_f and fracture mechanical parameters can construct artificial intelligent networks estimating crack growth rate da/dN and cycle ratio N/N_f without regard to stress amplitude ?? ??.

목차

ABSTRACT

1.서론

2.신경회로망과 피로손상모델링

3.신경회로망을 이용한 피로손상 모델링

4.결론

- 후기 -

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