Crushing analysis of energy absorbing materials using artificial neural networks
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
40
Lista 2021
| Status: | |
| Autorzy: | Rogala Michał, Gajewski Jakub, Głuchowski Dariusz |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2021 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Wolumen/Tom: | 1736 |
| Numer artykułu: | 012026 |
| Strony: | 1 - 9 |
| Scopus® Cytowania: | 5 |
| Bazy: | Scopus |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | TAK |
| Nazwa konferencji: | V International Conference of Computational Methods in Engineering Science |
| Skrócona nazwa konferencji: | CMES 2020 |
| URL serii konferencji: | LINK |
| Termin konferencji: | 23 listopada 2020 do 26 listopada 2020 |
| Miasto konferencji: | Lviv |
| Państwo konferencji: | UKRAINA |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Witryna wydawcy |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 25 stycznia 2021 |
| Abstrakty: | angielski |
| This article presents the use of artificial neural networks in data analysis. The subject of the research were energy-absorbing materials under oblique loading. The forces obtained during the analysis were used to determine the crushing indicators. The numerical analysis was performed using the FEM Abaqus software. The specimens were loaded with the same force at different angles, i.e. 15, 30, 45, 60 degrees. During the numerical analyses, thenormal and shear forces were measured. The tests were carried out under both static and dynamic load. On the basis of the MLP and RBF networks, analyses were carried out to study the relationship between the foam properties and the crushing efficiency indicators. |
