Utilize este identificador para referenciar este registo: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39148

Título: Моделювання функціональних властивостей псевдопружних сплавів з пам’яттю форми методами машинного навчання
Outros títulos: Modeling of functional properties of pseudoelastic shape memory alloys by methods of machine learning
Autor: Ясній, Олег Петрович
Ясній, Володимир Петрович
Малишевська, О.
Дідич, Ірина Степанівна
Yasniy, O.
Yasniy, V.
Malyshevska
Didych, I.
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна.
Краківський технологічний університет, Польща
Івано-Франківський національний медичний університет, Україна
Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ukraine
Cracow University of Technology, Poland
Ivano-Frankivsk National Medical University, Ukraine
Bibliographic description (Ukraine): Моделювання функціональних властивостей псевдопружних сплавів з пам’яттю форми методами машинного навчання / Олег Петрович Ясній, Володимир Петрович Ясній, О. Малишевська, І. Дідич // Матеріали Міжнародої науково-технічної конференції „Міцність і довговічність сучасних матеріалів та конструкцій“, 10-11 листопада 2022 року. — Т. : ФОП Паляниця В. А., 2022. — С. 181–183. — (Нові та сучасні матеріали та технології).
Bibliographic description (International): Yasniy O., Yasniy V., Malyshevska , Didych I. (2022) Modeliuvannia funktsionalnykh vlastyvostei psevdopruzhnykh splaviv z pamiattiu formy metodamy mashynnoho navchannia [Modeling of functional properties of pseudoelastic shape memory alloys by methods of machine learning]. Proceedings of the International scientific and technical conference "Strength and durability of modern materials and constructions" (Tern., November 10-11, 2022), pp. 181-183 [in Ukrainian].
Is part of: Праці конференції Міжнародної науково-технічної конференції присвяченої 70-річчю від дня народженнячлен-кореспондента НАН України, проф. Яснія Петра Володимировича „Міцність і довговічність сучасних матеріалів та конструкцій“, 2022
Proceedings of the International scientific and technical conference dedicated to the 70th anniversary from the day of birth of Corresponding member of the National Academy of Sciences of Ukraine, professor Yasniy Petro, 2022
Conference/Event: Міжнародна науково-технічна конференція присвячена 70-річчю від дня народженнячлен-кореспондента НАН України, проф. Яснія Петра Володимировича „Міцність і довговічність сучасних матеріалів та конструкцій“
Journal/Collection: Праці конференції Міжнародної науково-технічної конференції присвяченої 70-річчю від дня народженнячлен-кореспондента НАН України, проф. Яснія Петра Володимировича „Міцність і довговічність сучасних матеріалів та конструкцій“
Data: 10-Nov-2022
Date of entry: 5-Dez-2022
Editora: ФОП Паляниця В. А.
PE Palianytsia V. A.
Place of the edition/event: Тернопіль
Ternopil
Temporal Coverage: 10-11 листопада 2022 року
November 10-11, 2022
UDC: 539.42
004.032.26
Number of pages: 3
Page range: 181-183
Start page: 181
End page: 183
Resumo: There were predicted the functional properties of pseudoelastic alloy by machine learning methods, namely, the dependence of the dissipated energy and the strain range of NiTi alloy on the number of loading cycles. The obtained results are in good agreement with the experimental data. It was found that the random forests method gives the lowest prediction error of 3,9% and 7% in the test set of Wd-N and Δε-N dependences, respectively.
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39148
ISBN: 978-617-7875-43-6
Copyright owner: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2022
References (Ukraine): 1. Онишко О. С. Моделювання фізико-хімічної поведінки тіл, виготовлених зі сплавів з пам’яттю форми, за наявності електричного поля // Фіз.-хім. механіка матеріалів. – 2017. – 53, № 4. – С. 107–111. (Onyshko O. S. Modeling of the physicomechanical behavior of bodies made of alloys with shape memory in the presence of electric fields // Materials Science. – 2018. – 53, № 4. – P. 541–547.)
2. Ma H. and Cho C. Feasibility study on a superelastic SMA damper with re-centringcapability // Mater. Sci. Eng. A. Elsevier. – 2008. – 473, № 1–2. – P. 290–296.
3. Calculation of constructive parameters of SMA damper / P. Yasniy, M. Kolisnyk, O. Kononchuk, and V. Iasnii // Sci. J. TNTU. – 2017. – 88, № 4. – P. 7–15.
4. Прогнозування діаграм втомного руйнування алюмінієвого сплаву Д16Т методами машинного навчання / О. П. Ясній, О. А. Пастух, Ю. І. Пиндус, Н. С. Луцик, І. C. Дідич // Фіз.-хім. механіка матеріалів. – 2018. – 54, № 3. - С. 43–48. О. P. Yasnii, O. А. Pastukh, Yu. І. Pyndus, N. S. Lutsyk, I. S. Didych: Prediction of the Diagrams of Fatigue Fracture of D16T Aluminum Alloy by the Methods of Machine Learning, Materials Science, 3(54), 2018, 333 – 338.
5. O. Yasniy, I. Didych, Yu. Lapusta: Prediction of fatigue crack growth diagrams by methods of machine learning under constant amplitude loading, Acta Metallurgica Slovaca, 26(1), 2020, 31 - 33.
6. Оleh Yasniy, Iryna Didych, Sergiy Fedak, Yuri Lapusta. Modeling of AMg6 aluminum alloy jump-like deformation properties by machine learning methods, Procedia Structural Integrity, 28, 2020, 1392–1398.
7. Volodymyr Iasnii, Petro Yasniy. Degradation of functional properties of pseudoelastic NiTi alloy under cyclic loading: an experimental study, Acta mechanica et automatica, 13(2), 2019, 95-100.
References (International): 1. Onyshko O. S. Modeliuvannia fizyko-khimichnoi povedinky til, vyhotovlenykh zi splaviv z pamiattiu formy, za naiavnosti elektrychnoho polia, Fiz.-khim. mekhanika materialiv, 2017, 53, No 4, P. 107–111. (Onyshko O. S. Modeling of the physicomechanical behavior of bodies made of alloys with shape memory in the presence of electric fields, Materials Science, 2018, 53, No 4, P. 541–547.)
2. Ma H. and Cho C. Feasibility study on a superelastic SMA damper with re-centringcapability, Mater. Sci. Eng. A. Elsevier, 2008, 473, No 1–2, P. 290–296.
3. Calculation of constructive parameters of SMA damper, P. Yasniy, M. Kolisnyk, O. Kononchuk, and V. Iasnii, Sci. J. TNTU, 2017, 88, No 4, P. 7–15.
4. Prohnozuvannia diahram vtomnoho ruinuvannia aliuminiievoho splavu D16T metodamy mashynnoho navchannia, O. P. Yasnii, O. A. Pastukh, Yu. I. Pyndus, N. S. Lutsyk, I. C. Didych, Fiz.-khim. mekhanika materialiv, 2018, 54, No 3, P. 43–48. O. P. Yasnii, O. A. Pastukh, Yu. I. Pyndus, N. S. Lutsyk, I. S. Didych: Prediction of the Diagrams of Fatigue Fracture of D16T Aluminum Alloy by the Methods of Machine Learning, Materials Science, 3(54), 2018, 333 – 338.
5. O. Yasniy, I. Didych, Yu. Lapusta: Prediction of fatigue crack growth diagrams by methods of machine learning under constant amplitude loading, Acta Metallurgica Slovaca, 26(1), 2020, 31 - 33.
6. Oleh Yasniy, Iryna Didych, Sergiy Fedak, Yuri Lapusta. Modeling of AMg6 aluminum alloy jump-like deformation properties by machine learning methods, Procedia Structural Integrity, 28, 2020, 1392–1398.
7. Volodymyr Iasnii, Petro Yasniy. Degradation of functional properties of pseudoelastic NiTi alloy under cyclic loading: an experimental study, Acta mechanica et automatica, 13(2), 2019, 95-100.
Content type: Conference Abstract
Aparece nas colecções:Міжнародна науково-технічна конференція „Міцність і довговічність сучасних матеріалів та конструкцій“ присвячена 70-річчю від дня народження член-кореспондента НАН України, проф. Яснія Петра Володимировича (2022)



Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.