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J-GLOBAL ID：202002282567597593   整理番号：20A2784493

人工ニューラルネットワークにより保証されたGursonパラメータを用いたp-SPT試験片の解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of p-SPT specimens using Gurson parameters ascertained by Artificial Neural Network

著者 (4件)： Shikalgar Taslim D. (Homi Bhabha National Institute, Anushakti Nagar, Mumbai 400094, India) ,  Dutta B.K. (Homi Bhabha National Institute, Anushakti Nagar, Mumbai 400094, India) ,  Chattopadhyay J. (Homi Bhabha National Institute, Anushakti Nagar, Mumbai 400094, India) ,  Chattopadhyay J. (Reactor Safety Division, Bhabha Atomic Research Centre, Trombay, Mumbai 400085, India)
資料名： Engineering Fracture Mechanics  (Engineering Fracture Mechanics)
巻： 240  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0119A  ISSN： 0013-7944  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： Gurson-Tvergaard-Needleman(GTN)損傷モデルを用いた有限要素解析を用いて,2つの構造鋼のp-SPT試験片を解析した。荷重-変位曲線は,GTNパラメータのパラメトリック変動によって計算した。入力として荷重-変位データと出力としてGTNパラメータを用いてANNを訓練した。訓練されたANNを,GTNパラメータを確認するために,p-SPT実験データに対して使用した。次に,異なるa/W比に対して3セットのp-SPT試験片を解析した。計算した荷重-変位曲線は実験結果と良く一致した。FEモデル出力を用いて,ピーク荷重における(a)J-R材料データ(b)亀裂成長を計算した。これらは文献値と良く一致した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 鋼 ,  *ニューラルネットワーク ,  亀裂伝搬
準シソーラス用語： 有限要素解析 ,  損傷モデル ,  FEMモデル ,  荷重-変位曲線 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 構造用鋼 ,  p-SPT試料 ,  GTNパラメータ ,  人工ニューラルネットワーク ,  J-Rと亀裂成長データ

分類 (2件)： 金属材料  (HC04020L) ,  破壊力学一般  (HC04010A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工ニューラルネットワーク ,  保証 ,  パラメータ ,  SPT ,  試験片 ,  解析