Double Cracks Identification in Functionally Graded Beams Using Artificial Neural Network
Publish place: Journal of Solid Mechanics، Vol: 5، Issue: 1
Publish Year: 1392
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 77
This Paper With 8 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_JSMA-5-1_002
تاریخ نمایه سازی: 28 مرداد 1402
Abstract:
This study presents a new procedure based on Artificial Neural Network (ANN) for identification of double cracks in Functionally Graded Beams (FGBs). A cantilever beam is modeled using Finite Element Method (FEM) for analyzing a double-cracked FGB and evaluation of its first four natural frequencies for different cracks depths and locations. The obtained FEM results are verified against available references. Furthermore, four Multi-Layer Perceptron (MLP) neural networks are employed for identification of locations and depths of both cracks of FGB. Back-Error Propagation (BEP) method is used to train the ANNs. The accuracy of predicted results shows that the proposed procedure is suitable for double cracks identification detection in FGBs.
Keywords:
Authors
F Nazari
Department of Mechanical Engineering, Ferdowsi University of Mashhad
M.H Abolbashari
Department of Mechanical Engineering, Lean Production Engineering Research Center, Ferdowsi University of Mashhad
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 :