Baza Publikacji Pracowników Politechniki Lubelskiej

Status:
Autorzy:	Falkowicz Katarzyna, Kulisz Monika
Dyscypliny:
	Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania:	2024
Wersja dokumentu:	Drukowana \| Elektroniczna
Język:	angielski
Numer czasopisma:	1
Wolumen/Tom:	18
Strony:	231 - 243
Impact Factor:	1,0
Web of Science® Times Cited:	7
Scopus® Cytowania:	11
Bazy:	Web of Science \| Scopus
Efekt badań statutowych	NIE
Finansowanie:	The grant was financed in the framework of the pro-quality program of Lublin University of Technology “Grants for grants” (6/GnG/2023)
Materiał konferencyjny:	NIE
Publikacja OA:	TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia:	Witryna wydawcy
Wersja tekstu:	Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania:	W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA:	15 stycznia 2024
Abstrakty:	angielski
	This article presents the use of artificial neural networks (ANNs) to analysis of the composite plate elements with cut-outs which can work as a spring element. The analysis were based on results from numerical approach. ANNs models have been developed utilizing the obtained numerical data to predict the composite plate’s flexural- torsional form of buckling as natural form for different cut-outs and angels configurations. The ANNs models were trained and tested using a large dataset, and their accuracy is evaluated using various statistical measures. The developed ANNs models demonstrated high accuracy in predicting the critical force and buckling form of thin-walled plates with different cut-out and fiber angels configurations under compression. The combination of numerical analyses with ANNs models provides a practical and efficient solution for evaluating the stability be- haviour of composite plates with cut-outs, which can be useful for design optimization and structural monitoring in engineering applications.

Informacja o cookies

Prediction of Buckling Behaviour of Composite Plate Element Using Artificial Neural Networks

Artykuł w czasopiśmie