Neural Networks with Input Dimensionality Reduction for ‎Efficient Temperature Distribution Prediction in a Warm ‎Stamping Process

Publish Year: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 143

This Paper With 14 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JACM-8-4_026

تاریخ نمایه سازی: 15 تیر 1401

Abstract:

Hot stamping involves deforming a heated blank to form components with increased mechanical strength. More recently, warm stamping procedures have been researched. The forming occurs at lower temperatures to improve process efficiency. The process is non-linear and inefficient to solve using finite element simulations and surrogate models. This paper presents the use of dimension-reduced neural networks (DR-NNs) for predicting temperature distribution in FEM warm stamping simulations. Dimensionality reduction methods transformed the input space, consisting of assembly, material, and thermal features, to a set of principal components used as input to the neural networks. The DR-NNs are compared against a standalone neural network and show improvements in terms of lower computational time, error, and prediction uncertainty.

Authors

Chun Kit Jeffery Hou

Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Toronto, Toronto, ON, Canada‎

Kamran Behdinan

Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Toronto, Toronto, ON, Canada‎

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :