Use of Radial Basis Function Neural Network in Estimating Wood Composite Materials According to Mechanical and Physical Properties
Clicks: 319
ID: 7060
2019
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Improving Quality
0.0
/100
Combines engagement data with AI-assessed academic quality
Reader Engagement
Popular Article
72.1
/100
316 views
255 readers
Trending
AI Quality Assessment
Not analyzed
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 |
kaya2019useerzincan,
Use this key to autocite in the manuscript while using
SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
|
|---|---|
| Authors | |
| 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.