Prediction of Fracture Toughness Transition from Tensile Test Parameters Applying Artificial Neural Networks

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68081723%3A_____%2F10%3A00354571" target="_blank" >RIV/68081723:_____/10:00354571 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Prediction of Fracture Toughness Transition from Tensile Test Parameters Applying Artificial Neural Networks

Popis výsledku v původním jazyce

Reference temperature localizing the fracture toughness temperature diagram on temperature axis was predicted based on tensile test data. Regularization artificial neural network (ANN) was adjusted to solve the interrelation of these properties. For analyses, 29 data sets from low-alloy steels were applied. The fracture toughness transition dependence was quantified by means of master curve concept enabling to represent it using one parameter - reference temperature. Different strength and deformation characteristics from standard tensile specimens and notched specimens, instrumented ball indentation test etc. have been applied. A very promising correlation of predicted and experimentally determined values of reference temperature was found.

Název v anglickém jazyce

Prediction of Fracture Toughness Transition from Tensile Test Parameters Applying Artificial Neural Networks

Popis výsledku anglicky

Reference temperature localizing the fracture toughness temperature diagram on temperature axis was predicted based on tensile test data. Regularization artificial neural network (ANN) was adjusted to solve the interrelation of these properties. For analyses, 29 data sets from low-alloy steels were applied. The fracture toughness transition dependence was quantified by means of master curve concept enabling to represent it using one parameter - reference temperature. Different strength and deformation characteristics from standard tensile specimens and notched specimens, instrumented ball indentation test etc. have been applied. A very promising correlation of predicted and experimentally determined values of reference temperature was found.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JL - Únava materiálu a lomová mechanika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GAP108%2F10%2F0466" target="_blank" >GAP108/10/0466: Predikce lomového chování konstrukčních ocelí na základě kvantifikace lokální odezvy materiálu</a><br>

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2010

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

New Methods of Damage and Failure Analysis of Structural Parts

ISBN

978-80-248-2265-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

9

Strana od-do

—

Název nakladatele

VŠB - TU Ostrava

Místo vydání

Ostrava

Místo konání akce

Ostrava

Datum konání akce

6. 9. 2010

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—