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J-GLOBAL ID：202002232176173021   整理番号：20A2702486

人工ニューラルネットワークと小型パンチ試験による金属材料の真の応力-歪曲線の構築【JST・京大機械翻訳】

Construction of True Stress-Strain Curve of Metallic Material by Artificial Neural Network and Small Punch Test

著者 (4件)： Song Ming (College of Pipeline and Civil Engineering, China University of Petroleum (East China), Qingdao 266580, China) ,  Li Xuyang (College of Pipeline and Civil Engineering, China University of Petroleum (East China), Qingdao 266580, China) ,  Cao Yuguang (College of Pipeline and Civil Engineering, China University of Petroleum (East China), Qingdao 266580, China) ,  Ma Shuai (College of Pipeline and Civil Engineering, China University of Petroleum (East China), Qingdao 266580, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1676  号： 1  ページ： 012130 (7pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 小型パンチ試験(SPT)を用いて,小型試験片による金属材料の機械的性質を評価した。金属材料の真応力-歪曲線を決定するために,SPTと人工バックプロパゲーションニューラルネットワークを組み合わせた方法を提案した。Gurson-Tvergaard-Needleman(GTN)損傷パラメータを考慮したSPTの有限要素モデルによって,異なる仮想材料の荷重-変位曲線を得て,逆伝搬ニューラルネットワークを訓練するために使用した。SPTの荷重-変位曲線と従来の単軸引張試験の真応力-歪曲線の間の関係を,訓練されたニューラルネットワークに基づいて確立し,それをX80パイプライン鋼の実験結果によって検証した。その結果,確立した関係は金属材料の真応力-歪曲線を予測し,次にSPTによりそれらの弾塑性特性を決定するのに使用できることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械的性質 ,  引張試験 ,  弾塑性 ,  *金属材料 ,  *ニューラルネットワーク ,  パイプライン用鋼 ,  一軸 ,  *応力歪曲線
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  FEMモデル ,  荷重-変位曲線 ,  真応力 ,  損傷パラメータ ,  小型試験片 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 材料試験  (HB02020U) ,  機械的性質  (WB02030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  小型パンチ試験 ,  金属材料 ,  応力-歪曲線 ,  構築