Estimation of pull-in instability voltage of Euler-Bernoulli micro beam by back propagation artificial neural network
محل انتشار: مجله بین المللی ابعاد نانو، دوره: 6، شماره: 5
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 128
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJND-6-5_006
تاریخ نمایه سازی: 24 تیر 1401
چکیده مقاله:
The static pull-in instability of beam-type micro-electromechanical systems is theoretically investigated. Two engineering cases including cantilever and double cantilever micro-beam are considered. Considering the mid-plane stretching as the source of the nonlinearity in the beam behavior, a nonlinear size-dependent Euler-Bernoulli beam model is used based on a modified couple stress theory, capable of capturing the size effect. By selecting a range of geometric parameters such as beam lengths, width, thickness, gaps and size effect, we identify the static pull-in instability voltage. Back propagation artificial neural network with three functions have been used for modeling the static pull-in instability voltage of micro cantilever beam. The network has four inputs of length, width, gap and the ratio of height to scale parameter of beam as the independent process variables, and the output is static pull-in voltage of microbeam. Numerical data, employed for training the network and capabilities of the model in predicting the pull-in instability behavior has been verified. The output obtained from neural network model is compared with numerical results, and the amount of relative error has been calculated. Based on this verification error, it is shown that the back propagation neural network has the average error of ۶.۳۶% in predicting pull-in voltage of cantilever micro-beam.
کلیدواژه ها:
Artificial neural networks ، Euler-Bernoulli ، Modified couple stress theory ، Nonlinear micro-beam ، Static pull-in instability
نویسندگان
M. Heidari
Mechanical Engineering Group, Aligudarz Branch, Islamic Azad University, Aligudarz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :