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”

Application of Artificial Neural Networks in Chosen Glass Laminates Properties Prediction

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F13%3A86089226" target="_blank" >RIV/61989100:27240/13:86089226 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27360/13:86089226

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3558-7_95" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3558-7_95</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3558-7_95" target="_blank" >10.1007/978-1-4614-3558-7_95</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Application of Artificial Neural Networks in Chosen Glass Laminates Properties Prediction

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The article deals with applications of the artificial neural networks at the evaluation of chosen material's properties (sample thickness, sample shape) measured by electronic speckle pattern interferometry. We have investigated the dependence of the generated mode frequency as a function of sample thickness as well as the sample shape of glass laminate samples. Obtained experimental results for differently shaped glass laminate samples are compared with those of artificial neural networks and finite element method simulation. The coincidence of both experimental and simulated results is very good. Copyright 2013 Springer Science+Business Media.

  • Název v anglickém jazyce

    Application of Artificial Neural Networks in Chosen Glass Laminates Properties Prediction

  • Popis výsledku anglicky

    The article deals with applications of the artificial neural networks at the evaluation of chosen material's properties (sample thickness, sample shape) measured by electronic speckle pattern interferometry. We have investigated the dependence of the generated mode frequency as a function of sample thickness as well as the sample shape of glass laminate samples. Obtained experimental results for differently shaped glass laminate samples are compared with those of artificial neural networks and finite element method simulation. The coincidence of both experimental and simulated results is very good. Copyright 2013 Springer Science+Business Media.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JI - Kompositní materiály

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Lecture Notes in Electrical Engineering. Volume 151

  • ISSN

    1876-1100

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    151

  • Číslo periodika v rámci svazku

    december

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    1113-1120

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus