Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

EVALUATION OF MATERIAL PROPERTIES OF STRUCTURAL STEELS USING ARTIFICIAL INTELIGENCE NEURAL NETWORK METHOD

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F25870807%3A_____%2F19%3AN0000017" target="_blank" >RIV/25870807:_____/19:N0000017 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    EVALUATION OF MATERIAL PROPERTIES OF STRUCTURAL STEELS USING ARTIFICIAL INTELIGENCE NEURAL NETWORK METHOD

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This work summarizes results and progress in new method development for identification of material properties of steel. This work deals with application of the small punch test for evaluation of material degradation of power station in the Czech Republic within the project TE01020068 “Centre of research and experimental development of reliable energy production, work package 8: Research and development of new testing methods for evaluation of material properties”. The main effort is here an improvement of empirical correlation of selected steel materials used in power industry for the manufacturing of critical components (rotors, steampipes, etc.). The effort here is on the utilization of the finite element method (FEM) and the neural network (NN) for evaluation of mechanical properties (Young modulus of elasticity, yield stress, tensile strength) of the selected material, based on SPT results only. Paper contains results of experimental work carried out over past 7 years. After modification of actual neural network and increasing of the number of results interesting results of mechanical properties prediction have been obtained. Increasing data of points in common up to 300, leads to significantly lower deviation that varies about 3-5 %.

  • Název v anglickém jazyce

    EVALUATION OF MATERIAL PROPERTIES OF STRUCTURAL STEELS USING ARTIFICIAL INTELIGENCE NEURAL NETWORK METHOD

  • Popis výsledku anglicky

    This work summarizes results and progress in new method development for identification of material properties of steel. This work deals with application of the small punch test for evaluation of material degradation of power station in the Czech Republic within the project TE01020068 “Centre of research and experimental development of reliable energy production, work package 8: Research and development of new testing methods for evaluation of material properties”. The main effort is here an improvement of empirical correlation of selected steel materials used in power industry for the manufacturing of critical components (rotors, steampipes, etc.). The effort here is on the utilization of the finite element method (FEM) and the neural network (NN) for evaluation of mechanical properties (Young modulus of elasticity, yield stress, tensile strength) of the selected material, based on SPT results only. Paper contains results of experimental work carried out over past 7 years. After modification of actual neural network and increasing of the number of results interesting results of mechanical properties prediction have been obtained. Increasing data of points in common up to 300, leads to significantly lower deviation that varies about 3-5 %.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20501 - Materials engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/TE01020068" target="_blank" >TE01020068: Centrum výzkumu a experimentálního vývoje spolehlivé energetiky</a><br>

  • 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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Metal 2019 28th International Conference on Metallurgy and Materials Conference Proceedings

  • ISBN

    978-80-87294-92-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    703 - 708

  • Název nakladatele

    Tanger Ltd.

  • Místo vydání

    Ostrava

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    22. 5. 2019

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    999