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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 1998.11
- 수록면
- 675 - 680 (6page)
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Back-propagation neural networks performs computer simulations that have the potential to find the same patterns that fatigue practitioners recognize to relate experimental results to fatigue life prediction. This potential was used to construct neural networks to recognize the relation between da/dN, N/Nf, X-ray diffraction half-value breadth ratio B/Bo, fractal dimension D_f and fracture mechanical parameters for Al 2024-T3 alloy. Learning and generalization of neural networks was optimized by floating rate method. This study shows that neural networks has ability to predict fatigue crack growth rate and life on data of unlearned experimental condition.
목차
ABSTRACT
1.서론
2.신경회로망을 이용한 피로손상 모델링
3.피로손상예측모델링 결과 및 고찰
4.결론
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