Use of Radial Basis Function Neural Network in Estimating Wood Composite Materials According to Mechanical and Physical Properties

Use of Radial Basis Function Neural Network in Estimating Wood Composite Materials According to Mechanical and Physical Properties

erzincan Üniversitesi fen bilimleri enstitüsü dergisi 2019 Vol. 12 pp. 116--123
331
kaya2019useerzincan,

Abstract

Mühendisler ve tasarımcılar açısından bir malzemenin mekanik ve fiziksel özelliklerinin bilinmesi malzemenin kullanım amacının belirlenmesinde en önemli kriterlerdendir. Ahşap kompozit malzemelerin mekanik ve fiziksel özelliklere göre tahmini, gelecekteki ahşap kompozit malzeme uygulamalarında önemli bir rol oynayacaktır. Bu çalışmada mobilya endüstrisinde ve inşaat sektöründe yaygın kullanıma sahip olan yonga levha, lif levha, yönlendirilmiş yonga levha ve kontrplak gibi ahşap kompozit malzemelerin mekanik özelliklerine göre tahmin işlemi radyal temelli fonksiyon ağı ile gerçekleştirilmiştir. Ahşap kompozit malzemelerin tahmininde levha yoğunluğu, eğilme direnci, eğilme elastikiyet direnci ve çekme direnci olarak dört fiziksel ve mekanik özellik kullanılmıştır. Bu çalışma, ahşap kompozit malzeme kullanıcılarının herhangi bir konstrüksiyon için önceden belirledikleri mekanik ve fiziksel özellikleri sağlayacak ahşap kompozit malzemenin seçiminde yardımcı olacaktır. Ayrıca, bu çalışma literatürdeki bu boşluğu dolduracaktır. 

Citation

ID: 7060
Ref Key: kaya2019useerzincan,
Use this key to autocite in SciMatic or Thesis Manager

References

Blockchain Verification

Account:
NFT Contract Address:
0x95644003c57E6F55A65596E3D9Eac6813e3566dA
Article ID:
7060
Unique Identifier:
10.18185/erzifbed.428763
Network:
Scimatic Chain (ID: 481)
Loading...
Blockchain Readiness Checklist
Authors
Abstract
Journal Name
Year
Title
4/5
Blockchain Upload Locked

Complete all 5 checklist items to tokenize your article

Saymatik Web3.0 Wallet