A neural network ensemble for the identification of mechanical fracture parameters of fine-grained brittle matrix composites
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F19%3APU135833" target="_blank" >RIV/00216305:26110/19:PU135833 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A neural network ensemble for the identification of mechanical fracture parameters of fine-grained brittle matrix composites
Popis výsledku v původním jazyce
The paper describes a method for the identification of selected mechanical parameters of fine-grained brittle matrix composites, and its software implementation. The artificial neural network-based inverse analysis method can be employed to obtain parameters from experimental data acquired during three-point bending tests on notched prism specimens. This capability is utilized and extended in order to conduct parameter identification on fine-grained brittle matrix composites.
Název v anglickém jazyce
A neural network ensemble for the identification of mechanical fracture parameters of fine-grained brittle matrix composites
Popis výsledku anglicky
The paper describes a method for the identification of selected mechanical parameters of fine-grained brittle matrix composites, and its software implementation. The artificial neural network-based inverse analysis method can be employed to obtain parameters from experimental data acquired during three-point bending tests on notched prism specimens. This capability is utilized and extended in order to conduct parameter identification on fine-grained brittle matrix composites.
Klasifikace
Druh
O - Ostatní výsledky
CEP obor
—
OECD FORD obor
20101 - Civil engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů