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J-GLOBAL ID：201402204227641734   整理番号：14A0070345

アルミの黄銅への摩擦攪拌重ね接合における人工神経回路網出力の感度解析

Sensitivity Analysis of the Artificial Neural Network Outputs in Friction Stir Lap Joining of Aluminum to Brass

著者 (5件)： SHOJAEEFARD Mohammad Hasan (Iran Univ. Sci. and Technol., Tehran, IRN) ,  AKBARI Mostafa (Iran Univ. Sci. and Technol., Tehran, IRN) ,  TAHANI Mojtaba (Iran Univ. Sci. and Technol., Tehran, IRN) ,  TAHANI Mojtaba (Univ. Tehran, Tehran, IRN) ,  FARHANI Foad (Iranian Res. Organization for Sci. and Technol. (IROST), Tehran, IRN)
資料名： Advances in Materials Science and Engineering (Web)  (Advances in Materials Science and Engineering (Web))
巻： 2013  号： 1  ページ： ARTICLE ID 574914,1-7  発行年： 2013年 
JST資料番号： U7020A  ISSN： 1687-8434  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： CuZn34上にアルミニウム合金薄板を置いた状態でAl-MgとCuZn34合金を摩擦攪拌溶接を用いて重ね接合し,そして,各試料の機械的性質をせん断試験を用いて決定した。アルミの黄銅への摩擦攪拌重ね接合における人工神経回路網出力の感度を解析した。人工神経回路網モデルを,摩擦攪拌重ね溶接(FSLW)パラメータと機械的性質間の相関関係をシミュレートするために開発した。引き続き,入力パラメータ毎に出力の大きさや方向に関する効果を調査するために,感度解析を実行した。そして,入力要因の相関寄与率や寄与率プロフィルが得られる4種類の手法,「PaD」手法,「重量」手法,「プロフィル」手法,「後方ステップ」手法を比較した。PaD手法では最も完全な結果が得られ最も有用な手法であった。次ぎに入力変数の寄与率プロフィルの得られる「プロフィル」手法が続いた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *アルミニウム合金 ,  シミュレーションモデル ,  ニューラルネットワーク ,  プロセスパラメータ ,  マグネシウム含有合金 ,  亜鉛含有合金 ,  異種金属溶接 ,  *黄銅 ,  感度解析 ,  *機械的性質 ,  重ね継手 ,  重合せ ,  *接合 ,  銅合金 ,  *摩擦溶接 ,  剪断試験 ,  *異種材料接合 ,  *摩擦撹拌溶接
準シソーラス用語： 重合せ継手 ,  人工ニューラルネットワークモデル ,  人工神経回路網 ,  *摩擦撹拌接合

分類 (2件)： 機械的性質  (WB02030U) ,  溶接技術  (WC07030G)

タイトルに関連する用語 (6件)： アルミ ,  黄銅 ,  摩擦 ,  攪拌 ,  人工神経回路網 ,  感度解析