In this work, effects of arc
stud welding parameters on ultimate tensile strength of AISI 304 austenitic
stainless steels welded arc stud welding method were investigated using neural network
approach. It was observed that optimum model architecture is 5-6-1 ratio for
this study. A mathematical formulation was derived to estimate the ultimate
tensile strength of these joints and experimental results were compared with
test results. Mathematical formula is presented in explicit form. The proposed
model shows good agreement with experimental results and can be used to predict
the ultimate tensile strength of these joints. R and R2 values of
training and test sets are higher 0.95 and 0.93, and 0.90 and 0.87,
respectively. Percentage error value for test set is not exceeded 13%.
Bu
çalışmada, ark saplama kaynak yöntemiyle birleştirilen 304 östenitik paslanmaz
çeliklerin çekme dayanımına ark saplama kaynak parametrelerinin etkisi yapay
sinir ağları modeli kullanılarak araştırılmıştır. Bu çalışma için optimum model
yapısının 5-6-1 olduğu gözlenmiştir. Birleştirmelerin çekme dayanımını
hesaplamak için bir matematik Formülasyon önerilmiş ve deneysel ve test
sonuçları karşılaştırılmıştır. Formülasyon açıkça verilmiş ve önerilen model
ile uyum içerisinde olduğu belirlenmiş ayrıca birleştirmelerin çekme dayanımını
tahmin etmede kullanabileceği kanaatine varılmıştır. Eğitim ve test setlerinin
R ve R2 değerleri 0,95, 0,93 0,90 ve 0,87 olarak bulunmuştur. Test setinin hata
değeri %13’ün altında olduğu görülmüştür.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | September 30, 2017 |
Submission Date | March 24, 2017 |
Published in Issue | Year 2017 |
Açık Dergi Erişimi (BOAI)
Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.