Naslov
Procjena cikličkih i zamornih parametara čelika na osnovi njihovih monotonih značajki primjenom umjetnih neuronskih mreža
(Estimation of cyclic and fatigue parameters of steels based on their monotonic properties using artificial neural networks)

Autori
Marohnić, Tea

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija

Fakultet
Tehnički fakultet

Mjesto
Rijeka

Datum
18.04

Godina
2017

Stranica
222

Mentor
Basan, Robert

Ključne riječi
zamor materijala ; čelici ; ciklički parametri ; zamorni parametri ; predviđanje vijeka trajanja ; statistička analiza ; umjetne neuronske mreže
(fatigue of materials ; steels ; cyclic stress–strain parameters ; fatigue strain–life parameters ; lifetime prediction ; statistical analysis ; artificial neural networks)

Sažetak
U doktorskoj disertaciji obrađen je problem procjene cikličkih Ramberg–Osgoodovih i zamornih Basquin–Coffin–Mansonovih parametara čelika na osnovi monotonih značajki primjenom umjetnih neuronskih mreža. Za potrebe istraživanja iz relevantne je literature i putem on-line baze podataka o materijalima MATDAT prikupljen velik broj eksperimentalnih podataka za čelike. Pregledom postojećih istraživanja utvrđeno je da se podjelom čelika u skupine prema kriteriju udjela legirajućih elemenata može poboljšati točnost procjene cikličkih i zamornih parametara na osnovi monotonih značajki. U skladu s tim, čelici su grupirani u nelegirane, niskolegirane i visokolegirane čelike. Različitost vrijednosti cikličkih i zamornih parametara spomenutih grupa čelika i formalno je potvrđena provođenjem jednofaktorske analize varijance i Welchovog testa. Dodatno provedenim post-hoc analizama utvrđena je različitost na razini parova nelegiranih, niskolegiranih i visokolegiranih čelika. Provođenjem unaprijedne selekcije određene su monotone značajke relevantne za procjenu svakog od cikličkih i zamornih parametara različitih skupina čelika. Na osnovi rezultata statističkih analiza, predložena je procjena cikličkih i zamornih parametara primjenom neuronskih mreža, zasebno za svaku skupinu čelika i uz korištenje samo onih monotonih značajki koje su se pokazale statistički relevantnim za procjenu pojedinog parametra. Za učinkovitije korištenje prikupljenih podataka u razvoju neuronskih mreža primijenjena je metoda k-struke unakrsne validacije. Rezultati dobiveni razvijenim umjetnim neuronskim mrežama vrednovani su usporedbom s eksperimentalnim vrijednostima cikličkih i zamornih parametara, ali i onima dobivenim postojećim empirijskim metodama procjene. Za odabrani skup podataka umjetne neuronske mreže pokazale su se uspješnijim od empirijskih metoda procjene većine cikličkih i zamornih parametara i ponašanja različitih skupina čelika. Razvijeni pristup procjeni cikličkih i zamornih parametara na osnovi lako dostupnih monotonih značajki primjenom neuronskih mreža može poslužiti jednostavnijem, točnijem i bržem određivanju opteretivosti i trajnosti čeličnih dijelova i konstrukcija u raznim industrijskim djelatnostima (automobilskoj, zrakoplovnoj i dr.). Razvojem pouzdanog sustava za procjenu cikličkih i zamornih parametara smanjuje se potreba za eksperimentalnom karakterizacijom cikličkog i zamornog ponašanja materijala u ranim fazama razvoja proizvoda u kojima se vrednuju različiti materijali i konstrukcijska rješenja, što za posljedicu ima i smanjenje troškova i vremena potrebnih za razvoj proizvoda.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Strojarstvo

POVEZANOST RADA