OS0207 3点曲げ試験解析におけるニューラルネットワークによるクラックアレスターの評価(工業材料の変形特性とそのモデル化,オーガナイズドセッション)

• 尾[サキ] 弘明

  東洋大学大学院工学研究科

• 中林 靖

  東洋大学工学部

• 矢川 元基

  東洋大学計算力学研究センター

• 金 永鎮

  成均館大学校工科大学院機会工学部

書誌事項

タイトル別名

• OS0207 Evaluation of the crack arrester using the neural network in three point bending analysis

抄録

It is well known that the crack propagation in a structure is a serious problem from the structural integrity point of view. In order to prevent serious crack propagation, a circular hole is using as a crack arrester. This paper describes the application of a hierarchical neural network to the estimation of a crack arrester position in a solid with the FEM. We solve the 2D crack propagation problem in three point bending model. NN is used as a method of asking for a crack arrester position. It was shown that NN is very effective in prediction of crack arrester position.

収録刊行物

• M&M材料力学カンファレンス

  M&M材料力学カンファレンス 2009 (0), 151-153, 2009

  一般社団法人 日本機械学会

キーワード

• Fenite Element Method
• Crack Propagation
• Fracture Mechanics
• Neural Network

詳細情報

• CRID: 1390282680848563328
• NII論文ID: 110008064832
• DOI: 10.1299/jsmemm.2009.151
• ISSN: 24242845
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsmemm/2009/0/2009_151/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可