Determination of the notch factor for shafts under torsional stress with artificial neural networks - Tolga Ozkan, Murat (Materiali in tehnologije, 2014)
Pri konstruiranju strojnih delov se pojavljajo nezvezne geometrijske oblike, kot so zareze, luknje, stopnice in krivine. Nenadna sprememba prereza, nezveznosti in potek sil povzročajo koncentracijo napetosti v napetostnem območju. Koncentracije napetosti v materialu lahko nastanejo zaradi dimenzijskih sprememb ali sprememb smeri delovanja sil. Taka koncentracija napetosti se obravnava kot zarezni učinek v materialu. Zarezni učinek lahko povzroči porušitev ali izkrivljenje materiala. V tej študiji je predstavljen matematični model umetne nevronske mreže (ANN), ki lahko obravnava faktor zareznega učinka okrogle palice z utorom, okrogle gredi s prečno odprtino, obremenjeno s torzijo, in okrogle gredi z zaokroženim prehodom. Model določa faktor zareznega učinka z uporabo dimenzij, navora in radija zaokrožitev. Razvit ANN-model omogoča hitrejše in bolj zanesljivo določanje faktorja zareznega učinka, ki ga sicer dobimo iz katalogov z zapletenimi analitičnimi preračunavanji. V tem modelu so odpravljene nezanesljivosti, ki se pojavljajo pri analitskem preračunavanju, odpravljene so računske napake in prihranjeno nam je dolgotrajno preračunavanje. Pregledane so bile zmogljivosti ANN-modela, razvitega za torzijo okrogle palice z utorom, torzijo okrogle gredis prečno odprtino in okrogle gredi z zaobljenim prehodom. V študiji je bila izvedena tudi multipla regresijska analiza podatkov, vendar ni bilo mogoče izluščiti ugotovitve, ki bi prispevala k oceni podatkov.
Keywords: gred; shafts; notch-sensitivity factor; faktor zareznega učinka; torsion; torzija; umetna nevronska mreža; artificial neural network; statistical analysis; statistična analiza