Springback Prediction of Sandwich Panel Using Machine Learning Methods
Publish Year: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 153
This Paper With 10 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:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MACS-10-1_005
تاریخ نمایه سازی: 9 اردیبهشت 1402
Abstract:
The purpose of this paper is to obtain a model that quickly predicts springback in the three-point bending process of steel / PUR / steel sandwich panels. Firstly, based on the finite element simulation, the springback behavior for different punch radius, length between supports, and foam thickness is established. The results obtained by the finite element analysis show a satisfactory agreement with the experimental results. Secondly, three machine learning approaches are applied, including linear regression (LR), artificial neural network (ANN), and support vector machine (SVM) in order to predict the springback of sandwich panels in the three-point bending process. The performance of these approaches is investigated by using some statistical tools like mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and coefficient of determination (R۲). The obtained results show that the ANN approach is the best model for predicting the springback of sandwich panels when considering accuracy.
Keywords:
Authors
Raja Ouled Ahmed Ben Ali
Mechanical Laboratory of Sousse LMS, National Engineering School of Sousse, University of Sousse, Tunisia
Sami Chatti
Mechanical Laboratory of Sousse LMS, National Engineering School of Sousse, University of Sousse, Tunisia
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 :