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

Clicks: 259
ID: 5340
2019
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Popular

Ranked #32 of 165 articles by views in erzincan Üniversitesi fen bilimleri enstitüsü dergisi

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 165 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
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. 
Reference Key
ali2019useerzincan Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Ali İhsan KAYA;Muhammer İLKUÇAR;Ahmet ÇİFCİ and
Journal erzincan Üniversitesi fen bilimleri enstitüsü dergisi
Year 2019
DOI
10.18185/erzifbed.428763
URL
Keywords Keywords not found

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.