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Mechanical properties forecast in composites using neural networks

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Mechanical properties forecast in composites using neural networks

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dc.contributor.author Sanchez-Caballero, Samuel es_ES
dc.contributor.author Crespo Amorós, José Enrique es_ES
dc.contributor.author Parres, F. es_ES
dc.contributor.author Sellés Cantó, Miguel Ángel es_ES
dc.contributor.author Pla-Ferrando, R es_ES
dc.date.accessioned 2014-02-24T07:26:17Z
dc.date.available 2014-02-24T07:26:17Z
dc.date.issued 2011
dc.identifier.issn 1583 - 0691
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/35895
dc.description.abstract The aim of this paper is to introduce a method to forecast the mechanical properties of a composite based on its constitutive materials using a neural network. As input data, a limited number of tests to train the network are needed. From them it will be possible to make forecasts, with a less than 1% of error, the material properties. The forecasts can be done, not only inside the training range but also outside but with an unbounded error rate. es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Editura Universitatii din Oradea es_ES
dc.relation.ispartof Annals of The University of Oradea es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Neural network es_ES
dc.subject ANN es_ES
dc.subject Composite es_ES
dc.subject Forecast es_ES
dc.subject.classification CIENCIA DE LOS MATERIALES E INGENIERIA METALURGICA es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA DE LOS PROCESOS DE FABRICACION es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA MECANICA es_ES
dc.title Mechanical properties forecast in composites using neural networks es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Mecánica y de Materiales - Departament d'Enginyeria Mecànica i de Materials es_ES
dc.description.bibliographicCitation Sanchez-Caballero, S.; Crespo Amorós, JE.; Parres, F.; Sellés Cantó, MÁ.; Pla-Ferrando, R. (2011). Mechanical properties forecast in composites using neural networks. Annals of The University of Oradea. 10(20):146-151. http://hdl.handle.net/10251/35895 es_ES
dc.description.accrualMethod S es_ES
dc.relation.publisherversion http://imtuoradea.ro/auo.fmte/files-2011-v1/TCM/Sanchez-Caballero%20Samuel%20L1.pdf es_ES
dc.description.upvformatpinicio 146 es_ES
dc.description.upvformatpfin 151 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 10 es_ES
dc.description.issue 20 es_ES
dc.relation.senia 212616
dc.identifier.eissn 1843 ¿ 813X


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