Applying Neural Networks to Heat Flux Estimation in a Gun Barrel
محل انتشار: بیستمین کنفرانس سالانه مهندسی مکانیک
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,687
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISME20_139
تاریخ نمایه سازی: 18 تیر 1391
چکیده مقاله:
The objective of this paper is to use artificial neural networks (ANNs) for heat transfer analysis in gun barrels. This method is based on an inverse algorithm which applies to estimate the unknown time-dependent heat flux at the inner surface of gun barrel. A data set evaluated experimentally is prepared for processing with the use of neural networks. While knowing the temperature history at the measuring position, no prior information is needed on the functional form of the unknown heat flux. The temperature data calculated from the direct problem are used to train the networks.This paper employs the Back Propagation algorithm, the most common learning method for ANNs, to train and test the network. The neural network structure used in this work is a 2-layer perceptron. Results show that an excellent estimation on the timedependent heat flux can be obtained for the case considered in this study.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sayyed Saeed Mir ghasemi
Department of Mechanical Engineering, MUT, Iran;
Mohammad Abbasi
Department of Mechanical Engineering, MUT, Iran;
Mehdi Tajdari
Department of Mechanical Engineering, Azad University of Arak