Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
Possibility of application of metamodelling to identification of coefficients in models of materials
Konferencja
Fizyczne i matematyczne modelowanie procesów obróbki plastycznej FIMM 2013
Języki publikacji
Abstrakty
Celem pracy były testy numeryczne rozwiązania odwrotnego z metamodelem. Zastosowano metamodel na bazie sztucznej sieci neuronowej opracowany w ramach wcześniejszych prac dla próby ściskania próbek walcowych. Wykonano rozwiązanie odwrotne dla trzech gatunków stali. Wyniki potwierdziły dobrą dokładność rozwiązania i znacznie krótsze czasy obliczeń w porównaniu do metody klasycznej.
Numerical tests of the inverse solution with a metamodel were the objective of the work. The metamodel of the axisymmetrical compression test based on the artificial neural network, developed in the previous project, was applied. Inverse solution was performed for three steel grades. The results confirmed good accuracy of the solution and lower computational costs comparing to the conventional method.
Rocznik
Tom
Strony
7--12
Opis fizyczny
Bibliogr. 12 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
autor
- AGH Akademia Górniczo Hutnicza
autor
- AGH Akademia Górniczo Hutnicza
autor
- AGH Akademia Górniczo Hutnicza
autor
- AGH Akademia Górniczo Hutnicza
Bibliografia
- [1] Gelin J.C., Ghouati O.: An Inverse method for determining viscoplastic properties of aluminium alloys, J. Mat. Proc. Techn., 45, 1994, 435-440.
- [2] Szeliga D., Gawąd J., Pietrzyk, M.: Inverse analysis for identification of rheological and friction models in metal forming, Comp. Meth. Appl. Mech. Eng., 195, 2006, 6778-6798.
- [3] Sztangret Ł., Szeliga D., Kusiak J., Pietrzyk M.: Application of the inverse analysis with metamodelling for the identification of the metal flow stress, Canadian Metallurgical Quarterly, 51, 2012, 440-446.
- [4] Lenard J.G., Pietrzyk M., Cser L.: Mathematical and Physical Simulation of the Properties of Hot Rolled Products, Elsevier, Amsterdam, 1999.
- [5] Hensel A., Spittel T.: Kraft- und Arheitsbedarf Bildsomer Formgeburgs Verfahren, VEB Deutscher Verlag fur Grundstoffindustrie, Lipsk, 1979.
- [6] Szeliga D., Pietrzyk M., Identification of rheological models and boundary conditions in metal forming, Int. J. Mat. Product Techn., 39, 2010, 388-405.
- [7] Hadasik E., Kuziak R., Kawalla R., Adamczyk M., Pietrzyk M.: Rheological model for simulation of hot rolling of new generation steel strips for automotive industry, Steel Research Int., 77, 2006, 927-933.
- [8] Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprocha P.: Optymalizacja: wybrane metody z przykładami zastosowań, PWN, 2009.
- [9] Tadeusiewicz R.: Problem wyboru właściwej architektury sieci neuronowej, Inform. w Techn. Mat., 1, 2001, 3-22.
- [10] Haykin S.: Neural networks: a comprehensive foundation, Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1999.
- [11] Szeliga D., Analiza wrażliwości - metody i zastosowania, Inform. w Techn. Mat., 5, 2005, 170-178.
- [12] Ratnajeevan S., Hoole H.: Artificial neural networks in the solution of inverse electromagnetic field problems, IEEE Transactions on Magnetics, 29, 1993, 1931-1934.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-9fe9aaf2-f1db-4874-a2b9-543582aea85f