1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2023
4. XІІ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2023)

Заглавие:	Застосування методів штучного інтелекту до прогнозування діаграм втомного руйнування
Други Заглавия:	Application of artificial intelligence methods to prediction of the diagrams of fatigue fracture
Автори:	Микитишин, Андрій Григорович Золотий, Роман Захарійович Дідич, Ірина Cтепанівна Черняк, Д. В. Mykytyshyn, A. H. Zolotyi, R. Z. Didych, I. S. Cherniak, D. V.
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine):	Застосування методів штучного інтелекту до прогнозування діаграм втомного руйнування / Андрій Григорович Микитишин, Роман Захарійович Золотий, Ірина Cтепанівна Дідич, Д. В. Черняк // Матеріали ⅩⅡ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 6-7 грудня 2023 року. — Т. : ФОП Паляниця В. А., 2023. — С. 30–31. — (Нові матеріали, міцність і довговічність елементів конструкцій).
Bibliographic description (International):	Mykytyshyn A. H., Zolotyi R. Z., Didych I. S., Cherniak D. V. (2023) Zastosuvannia metodiv shtuchnoho intelektu do prohnozuvannia diahram vtomnoho ruinuvannia [Application of artificial intelligence methods to prediction of the diagrams of fatigue fracture]. Book of abstracts of the ⅩⅡ International scientific and practical conference of young researchers and students „Actual problems of modern technologies“ (Tern., 6-7 December 2023), pp. 30-31 [in Ukrainian].
Is part of:	Матеріали ⅩⅡ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 2023 Book of abstracts of the ⅩⅡ International scientific and practical conference of young researchers and students „Actual problems of modern technologies“, 2023
Conference/Event:	ⅩⅡ Міжнародна науково-практичноа конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Journal/Collection:	Матеріали ⅩⅡ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Дата на Публикуване:	6-Дек-2023
Date of entry:	21-Яну-2024
Издател:	ФОП Паляниця В. А. PE Palianytsia V.A.
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil
Temporal Coverage:	6-7 грудня 2023 року 6-7 December 2023
UDC:	539.42 004.032.26
Number of pages:	2
Page range:	30-31
Start page:	30
End page:	31
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43761
ISBN:	978-617-7875-71-9
Copyright owner:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2023
References (Ukraine):	1. Mohanty J. R. 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 Materials Science and Surface Engineering. - 2009. -Vol. 1(3). - P. 133–138. 2. Pidaparti R. M. V. and Palakal M. Neural network approach to fatigue-crack-growth predictions under aircraft spectrum loadings // J. of Aircraft. – 1995. – № 4. – P. 825-831. 3. Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation / S. Haykin. - Prentice Hall, 1999. 4. Smola, A., & Vishwanathan, S. V. N. (2010). Introduction to Machine Learning. Cambridge University Press. 5. О. П. Ясній, О. А. Пастух, Ю. І. Пиндус, Н. С. Луцик, І. C. Дідич. Прогнозування діаграм втомного руйнування алюмінієвого сплаву Д16Т методами машинного навчання, Фізико-хімічна механіка матеріалів, 2018, №3(54), 43 - 48 с. 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. 6. 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. 7. Ясній П. Вплив асиметрії циклу навантаження на характеристики циклічної тріщиностійкості алюмінієвого сплаву Д16Т / П. Ясній, Ю. Пиндус, В. Фостик // Вісник Тернопільського державного технічного університету. – 2007 – Т.12, №1. – С.7–12.
References (International):	1. Mohanty J. R. 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 Materials Science and Surface Engineering, 2009. -Vol. 1(3), P. 133–138. 2. Pidaparti R. M. V. and Palakal M. Neural network approach to fatigue-crack-growth predictions under aircraft spectrum loadings, J. of Aircraft, 1995, No 4, P. 825-831. 3. Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation, S. Haykin, Prentice Hall, 1999. 4. Smola, A., & Vishwanathan, S. V. N. (2010). Introduction to Machine Learning. Cambridge University Press. 5. O. P. Yasnii, O. A. Pastukh, Yu. I. Pyndus, N. S. Lutsyk, I. C. Didych. Prohnozuvannia diahram vtomnoho ruinuvannia aliuminiievoho splavu D16T metodamy mashynnoho navchannia, Fizyko-khimichna mekhanika materialiv, 2018, No 3(54), 43 - 48 p. 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. 6. 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. 7. Yasnii P. Vplyv asymetrii tsyklu navantazhennia na kharakterystyky tsyklichnoi trishchynostiikosti aliuminiievoho splavu D16T, P. Yasnii, Yu. Pyndus, V. Fostyk, Visnyk Ternopilskoho derzhavnoho tekhnichnoho universytetu, 2007 – V.12, No 1, P.7–12.
Content type:	Conference Abstract
Показва се в Колекции:	XІІ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2023)

Публикацияте в DSpace са защитени с авторско право, с всички права запазени, освен ако не е указно друго.