Artificial Neural Network (ANN) approach användes för att förutsäga och analysera de mekaniska egenskaperna hos A413 aluminiumlegering som produceras genom pressgjutning. Experimenten utförs med olika kontrollerade indatavariabler såsom trycktryck, förvärmningstemperatur och smälttemperatur enligt Full Factorial Design (FFD). De bokförda absoluta processvariabler producerar en gjutning med porfri och idealisk finkornig dendritisk struktur vilket resulterar i goda mekaniska egenskaper såsom hårdhet, ultimat draghållfasthet, och avkastning styrka. Som ett primärt mål, en feed forward back-utbredning ANN-modell har utvecklats med olika arkitekturer för att säkerställa att värdena är bestämda. Den utvecklade modellen, tillsammans med sina förutsedda data, var i god överensstämmelse med de experimentella datan och drog slutsatsen om den optimala modellens värdefulla prestanda. Av arbetet kunde man konstatera att ANN är en alternativ metod för att förutsäga de mekaniska egenskaperna och att lämpliga resultat kan uppskattas snarare än mätas, vilket minskar testtiden och kostnaderna. Som ett sekundärt mål utfördes kvantitativa och statistiska analyser för att utvärdera effekten av processparametrar på de mekaniska egenskaperna hos gjutgodsen.
Ljudararajan m.fl. REF fastställde att Artificial Neural Network är en alternativ metod för att förutsäga de mekaniska egenskaperna och lämpliga resultat kan uppskattas snarare än mätas, vilket minskar testtiden och kostnaderna.
Modeling and Analysis of Mechanical Properties of Aluminium Alloy (A413) Processed through Squeeze Casting Route Using Artificial Neural Network Model and Statistical Technique
{'venue': None, 'journal': 'Advances in Materials Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Physics']}