توضیحات
چکیده
در اين تحقيق يك مدل شبكه عصبي مصنوعي براي پيش بيني عمر خستگي، تنش پسماند و شدت آلمن ناشي از زمانهاي مختلف ساچمه زني بر روي نمونه هاي آلياژ بيومديكال Ti6Al4V ELIكه فرآيند ساچمه زني بر روي آن انجام گرفته بود، طراحي و آموزش داده شد. اين شبكه به صورت پيشخور طراحي و در آن به منظور حداقل كردن ميزان خطا از الگوريتم پسخور استفاده گرديد. نتايج شبيه سازي نشان داد كه شبكه عصبي با يك لايه مخفي و پنج نرون در اين لايه بهترين عملكرد را نشان مي دهد. با اين ساختار شبكه در كمترين زمان ممكن به خطاي مورد نظر رسيد. بعلاوه نتايج شبيه سازي تطابق خوبي ميان نتايج تجربي و نتايج حاصل از پيش بيني شبكه عصبي از خود نشان داد. بدين ترتيب با استفاده از اين شبكه عصبي, رفتار خستگيدر تمام زمان هاي بين دو محدوه زماني (زمان ساچمه زني) بالا و پايين مورد استفاده در اين تحقيق, پيش بيني گرديد.
مقدمه
آلياژ تيتانيم Ti6Al4V ELIبه عنوان ماده كاشتني فلزي جايگزين بافت هاي آسيب ديده قرار گرفته است از آنجاييكه كاشتني هاي حمل كننده بار (Load Bearing) معمولا تحت بارهاي متناوب و نامنظم در اثر راه رفتن، دويدن، خم شدن و … قرار ميگيرند، برآورد عمر خستگي آنها از اهميت فوق العاده اي برخوردار است. روشهاي متداول افزايش عمر خستگي كاشتني هاي تيتانيمي، انجام فرآيندهاي مكانيكي سطحي مي باشد. با انجام فرآيندهاي مكانيكي سطحي, توزيع تنش پسماند سطحي فشاري موازي با سطح و تنش كششي پسماند در لايه هاي نزديك به سطح ظاهر مي شوند. عموماً تنش پسماند فشاري سطحي چندين برابر تنش كششي زير سطح ميباشد، بگونه اي كه حضور اين تنش فشاري، تنش كششي اعمال شده به قطعه در حين كار را كاهش داده و عمر خستگي قطعه به طرز چشمگيري بهبود مييابد. استفاده از شبكه هاي عصبي مصنوعي به لحاظ كثرت پارامترهاي موثر و کاهش تعداد آزمايش ها از روشهاي موثر در پيش بيني رفتار خستگي اين كاشتني هاست. در يك شبكه عصبي نمونه، اطلاعات و پارامترهاي ورودي، هركدام به شكل يك سيگنال الكتريكي تحريك به كانال هاي ورودي مدل رياضي سلول عصبي وارد مي شوند. مدل رياضي يك سلول عصبي را يك پرسپترون مي نامند. هر يك از كانال هاي ورودي (شبيه اتصالات دندريتها) داراي يك ضريب عددي هستند كه وزن سيناپسي ناميده مي شود.
ABSTRACT
In this investigation an artificial neural network for the prediction of fatigue life, residual stress and Almen intensity of the biomedical alloy Ti6Al4V ELI that was shot peened, was developed. In this study a feed forward model was used and the neural network was trained with back-propagation learning Algorithm, for the minimization of the prediction error. The results of this investigation show that a neural network with one hidden layer and five neuron in this layer gives the best performance. And with this structure it approached to the desired error in the least time. Furthermore it was concluded that there is a good agreement between experimental and predicted values and the well-trained neural network has a great potential in fatigue behavior modeling within the range of input parameters (between upper and lower limits of shot peening times) considered.
INTRODUCTION
Titanium Ti6Al4V ELI is a metal substitute for damaged tissues. Because load bearing bearings are usually subjected to intermittent and irregular loads due to walking, running, bending, etc., Their fatigue life is extremely important. Typical methods for increasing titanium fatigue lifetime are mechanical surface processes. By performing surface mechanical processes, the stress distribution of the surface of the compressive surface parallel to the surface and tensile stresses of the residual appear in layers close to the surface. Typically, the stress level of the surface pressure is several times the tensile stress below the surface, so that the presence of this compressive stress reduces the tensile stress applied to the workpiece during operation and significantly improves the fatigue life of the piece. Using artificial neural networks in terms of the multiplicity of effective parameters and reducing the number of experiments is an effective way to predict the fatigue behavior of these extinctions. In a sample neural network, the input and input parameters, each in the form of an electrical signal to stimulate the input channels of the mathematical model of the neuronal cell, enter. The mathematical model of a nerve cell is called a perceptron. Each of the input channels (like dendrite connections) has a numerical coefficient called synaptic weight.
Year: 2007
Publisher : 11th National Congress of metallurgy of Iran
By : Saber Amin Yavari, Navid Saeedi, Ali Akbar Ziaee Moeyed, Seyed Hamidreza Modhad Hosseini
File Information: persian Language/ 11 Page / size: 212 KB
سال : 1386
ناشر : يازدهمين كنگره ملي مهندسين متالورژی ايران
کاری از : صابر امين ياوري ، نويد سعيدي ،علي اكبر ضيائي مويد ،سيد حميدرضا مداح حسيني
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 11 صفحه / حجم : KB 212
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.