1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2018
4. Ⅶ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2018)

Tytuł:	Оцінка міцності та довговічності елементів конструкцій нейронними мережами
Inne tytuły:	Evaluation of structural elements strength and durability by neural network
Authors:	Ясній, Олег Петрович Дідич, Ірина Степанівна Yasniy, O. P. Didych, I. S.
Akcesoria:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна.
Cytat:	Ясній О. П. Оцінка міцності та довговічності елементів конструкцій нейронними мережами / О. П. Ясній, І. С. Дідич // Збірник тез доповідей Ⅶ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 28-29 листопада 2018 року. — Т. : ТНТУ, 2018. — Том 1. — С. 27–28.
Bibliographic description:	Yasniy O. P., Didych I. S. (2018) Otsinka mitsnosti ta dovhovichnosti elementiv konstruktsii neironnymy merezhamy [Evaluation of structural elements strength and durability by neural network]. Book of abstract of the Ⅶ International scientific and technical conference of young researchers and students "Current issues in modern technologies" (T., 28-29 November 2018), vol. 1, pp. 27-28 [in Ukrainian].
Część publikacji:	Збірник тез доповідей Ⅶ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (1), 2018 Book of abstract of the Ⅶ International scientific and technical conference of young researchers and students "Current issues in modern technologies" (1), 2018
Konferencja/wydarzenie:	Ⅶ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Journal/kolekcja:	Збірник тез доповідей Ⅶ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Tom:	1
Data wydania:	28-lis-2018
Date of entry:	4-lut-2019
Wydawca:	ТНТУ TNTU
Place edycja:	Тернопіль Ternopil
Zakresu czasowego:	28-29 листопада 2018 року 28-29 November 2018
UDC:	539.42 004.032.26
Strony:	2
Zakres stron:	27-28
Główna strona:	27
Strona końcowa:	28
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/27434
ISBN:	978-617-7331-71-0
Właściciel praw autorskich:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2018
Wykaz piśmiennictwa:	1. Application of artificial neural network for predicting fatigue crack propagation life of aluminum alloys / J. R. Mohanty, B. B. Verma, D. R. K. Parhi, D. R. Ray // Archives of Computational Mat. Sci. and Surf. Eng. − 2009. − 1, № 3. − P. 133–138. 2. Pidaparti R. M. V. and Palakal M. Neural network approach to fatigue-crackgrowth predictions under aircraft spectrum loadings // J. of Aircraft. – 1995. – № 4. – P. 825−831. 3. Механика разрушения и прочность материалов. Справочное пособие: 4 т./ Под общей ред. Панасюка В. В. Т.4: Усталость і циклическая трещиностойкость конструкционных материалов / Романив О.Н., Ярема С.Я., Никифорчин Г.Н. и др.- К.: Наукова думка, 1990. - 680 с. 4. H. B. Younis, K. Kamal, M. F.Sheikh, A. Hamza, T. Zafar. Prediction of Fatigue Crack Growth Rate in Aircraft Aluminum Alloys using Radial Basis Function Neural Network. Materials of Tenth International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), Xiamen, China, March 29–31, 2018. P. 825-830.
References:	1. Application of artificial neural network for predicting fatigue crack propagation life of aluminum alloys, J. R. Mohanty, B. B. Verma, D. R. K. Parhi, D. R. Ray, Archives of Computational Mat. Sci. and Surf. Eng. − 2009. − 1, No 3. − P. 133–138. 2. Pidaparti R. M. V. and Palakal M. Neural network approach to fatigue-crackgrowth predictions under aircraft spectrum loadings, J. of Aircraft, 1995, No 4, P. 825−831. 3. Mekhanika razrusheniia i prochnost materialov. Spravochnoe posobie: 4 t./ Pod obshchei red. Panasiuka V. V. V.4: Ustalost i tsiklicheskaia treshchinostoikost konstruktsionnykh materialov, Romaniv O.N., Iarema S.Ia., Nikiforchin H.N. and other- K., Naukova dumka, 1990, 680 p. 4. H. B. Younis, K. Kamal, M. F.Sheikh, A. Hamza, T. Zafar. Prediction of Fatigue Crack Growth Rate in Aircraft Aluminum Alloys using Radial Basis Function Neural Network. Materials of Tenth International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), Xiamen, China, March 29–31, 2018. P. 825-830.
Typ zawartości:	Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:	Ⅶ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2018)

Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi