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ANN Modeling for Prediction of Fatigue Crack Growth Rate
Verlag:
LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2018, 2018
ISBN 10: 6139930693
ISBN 13: 9786139930692
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Fatigue crack growth is one of the most important factors in the design of the different mechanical structures. Different models were developed to predict the fatigue crack growth rate. These models cannot be used for different materials to predict the fatigue crack growth rate and examine the effect of different parameters.The neural network is a complicated nonlinear dynamic system with the ability of prediction based on real time information. It is a good tool to develop quantitative predictive method for the fatigue crack growth rate based on experimental data. The prediction of crack retardation using ANN shows greater accuracy as compared to the wheeler model. The overload application reduces the crack growth and results in enhanced fatigue life. 64 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786139930692
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ANN Modeling for Prediction of Fatigue Crack Growth Rate
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Gupta Saurabh KumarDr. Saurabh Kumar Gupta is working as an Assistant Professor in the Department of Mechanical Engineering Raj Kumar Goel Institute of Technology, Ghaziabad. He has done Ph.D. & M.Tech in Mechanical Engineering from . Bestandsnummer des Verkäufers 255955918
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ANN Modeling for Prediction of Fatigue Crack Growth Rate
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LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2018, 2018
ISBN 10: 6139930693
ISBN 13: 9786139930692
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Fatigue crack growth is one of the most important factors in the design of the different mechanical structures. Different models were developed to predict the fatigue crack growth rate. These models cannot be used for different materials to predict the fatigue crack growth rate and examine the effect of different parameters.The neural network is a complicated nonlinear dynamic system with the ability of prediction based on real time information. It is a good tool to develop quantitative predictive method for the fatigue crack growth rate based on experimental data. The prediction of crack retardation using ANN shows greater accuracy as compared to the wheeler model. The overload application reduces the crack growth and results in enhanced fatigue life.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 64 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786139930692
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ANN Modeling for Prediction of Fatigue Crack Growth Rate
Print-on-DemandAnbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Fatigue crack growth is one of the most important factors in the design of the different mechanical structures. Different models were developed to predict the fatigue crack growth rate. These models cannot be used for different materials to predict the fatigue crack growth rate and examine the effect of different parameters.The neural network is a complicated nonlinear dynamic system with the ability of prediction based on real time information. It is a good tool to develop quantitative predictive method for the fatigue crack growth rate based on experimental data. The prediction of crack retardation using ANN shows greater accuracy as compared to the wheeler model. The overload application reduces the crack growth and results in enhanced fatigue life. Bestandsnummer des Verkäufers 9786139930692
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 6139930693
ISBN 13: 9786139930692
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Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. ANN Modeling for Prediction of Fatigue Crack Growth Rate | Saurabh Kumar Gupta | Taschenbuch | 64 S. | Englisch | 2018 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786139930692 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 114939267
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