Prediction Micro-Hardness of Al-based Composites by Using Artificial Neural Network in Mechanical Alloying

سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 254

فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JEFM-4-1_005

تاریخ نمایه سازی: 1 مرداد 1399

چکیده مقاله:

Aluminum composites are one of the most important alloys with a wide range of properties and applications. In this paper, we predict the micro-hardness of aluminum-based alloys by artificial neural method (ANN). First, the effective parameters in mechanical alloying include weight percentage and micro hardness of reinforcement materials, milling time, the ball to powder weight ratio, vial speed, the pressure of presses, sintering time and temperature, selected for inputs and micro-hardness of Al composite considered as the output. A feed-forward back propagation artificial neural network designed with 16 and 10 neurons in the first and second hidden layers, respectively. The created network with the mean percentage error of 5.6% was able to predict micro hardness of the Al composites. Finally, the effect of each parameter was determined by sensitivity analysis which volume fraction of alloying elements, milling speed and sintering time had the highest impact on the micro hardness of Al-based composites.

نویسندگان

R, M Babaheydari

Department of Materials Science and Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman,Kerman, Iran

S, O Mirabootalebi

Department of Materials Science and Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman,Kerman, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله 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 مقاله لینک شده اند :
  • H. Kala, K. Mer, and S. Kumar, Procedia Mater. Sci., ...
  • W. S. Miller, L. Zhuang, J. Bottema, A. J. Wittebrood, ...
  • P. Rambabu, N. Eswara Prasad, V. V. Kutumbarao and R. ...
  • H. M. Yehia, A. O. Elkady, Y. Reda, K. E. ...
  • L. Soler, J. Macanas, M. Munoz and J. Casado, J. ...
  • Md. T. Alam, A. H. Ansari, Md. Tanwir Alam, S. ...
  • S. Kandemir, A. Yalamanchili, and H. V. Atkinson., Key Eng. ...
  • H. J. Roven, H. Nesboe, J. C. Werenskiold, T. Seibert, ...
  • J. B. Fogagnolo, F. Velasco, M. H. Robert and J. ...
  • A. Canakci, F. Erdemir, T. Varol and A. Patir, Powder ...
  • A. Canakci, F. Erdemir, T. Varol and A. Patir, Anal. ...
  • A. Sinha, S. Sikdar (Dey), P. P. Chattopadhyay and S. ...
  • R. P. Lippmann, Anintroduction to computing with neural nets. IEEE ...
  • T. Varol, A. Canakci and S. Ozsahin, Part B: Eng., ...
  • R. Esmaeili and M. Dashtbayazi, Expert Syst. Appl., (2014), 41(13), ...
  • H. Arik, Technique. Mater. Des., (2004) 25(1), 31. ...
  • M. Kubota, J. Kaneko and M. Sugamata, Mater. Sci. Eng.: ...
  • S. S. Nayak, M. Wollgarten, J. Banhart, S. K. Pabi ...
  • H. Abdoli, H. Asgharzadeh and E. Salahi, J. alloys compd., ...
  • S. Nayak, S. Pabi and B. Murty, J. Alloys Compd., ...
  • M. Kubota and P. Cizek, J. alloys compd., (2008), 457(1-2), ...
  • M. S. El-Eskandarany, J. Alloys Compd., (1998), 279(2), 263. ...
  • L. Kollo, M. Leparoux, C. R. Bradbury, C. Jäggi, E. ...
  • R. Perez-Bustamante, I. Estrada-Guel, W. Antúnez-Flores, M. Miki-Yoshida, P. J. ...
  • Z. Sadeghian, B. Lotfi, M. H. Enayati and P. Beiss, ...
  • S. Rajasekaran and G. V. Pai, Synth. app. (with cd), ...
  • S. Haykin, Neural networks: a comprehensive foundation, (1994), Prentice Hall ...
  • S. Vettivel, N. Selvakumar and N. Leema, Mater. Des., (2013), ...
  • Z. Jiang, L. Gyurova, Z. Zhang, K. Friedrich and A. ...
  • M. Yazdanmehr, S. H. MousaviAnijdan, A. Samadi and A. Bahrami, ...
  • S. O. Mirabootalebi and R. M. Babaheyari, Prediction length of ...
  • نمایش کامل مراجع